基于DeepSeek-R1的递归推理RAG开源项目

DeepSeek开源了强大的推理模型R1，这一举措为应用和模型开发领域带来了新的活力。基于此，一种结合DeepSeek-R1推理与Tavily搜索的递归RAG工作流程系统应运而生，它能通过智能信息检索和推理处理复杂的嵌套查询。

核心架构

1. Agent层：这是基于DeepSeek-R1推理技术构建的自主决策“大脑”，负责整个检索和推理过程的协调，把控全局方向。

2. 递归RAG引擎

· 检索模块：如同勤劳的“信息采集员”，从知识库中快速提取相关信息。

· 推理模块：扮演“智慧分析师”，分析已检索信息，判断这些信息是否足以回答问题。

· 判断模块：好似“严格筛选官”，决定哪些信息需要保留，哪些应被丢弃，以及是否需要进一步检索。

3. 知识库接口：作为连接外部知识源的标准化通道，确保系统能够获取丰富多样的知识。

4. 综合答案生成器：将多轮检索获得的信息精心整合，输出完整、连贯的最终答案。

工作流程

1. 系统接收复杂问题，例如“RBC总部是否在Sam Altman兄弟公司的总部以北？”

2. 初始检索相关信息，利用Tavily等工具在网络或知识库中查找线索。

3. 对检索到的信息进行推理分析，评估现有信息能否回答问题。

4. 判断信息是否充分，如果充分则生成答案；若不充分，识别缺失细节并重新查询以获取更多数据。

5. 如需更多信息，返回检索步骤进行递归检索，沿途丢弃无关数据，保留相关信息。

6. 当信息充分时，综合生成最终答案。

技术优势

传统的RAG系统在处理复杂问题时，往往面临信息筛选困难、无法有效整合多源信息等挑战。而基于DeepSeek-R1的递归推理RAG系统，凭借其强大的推理能力，实现了性能的飞跃。它能够动态筛选信息，减少对诸如“长上下文重排”这类繁琐技巧的依赖，通过递归检索机制，有效处理长嵌套和复杂的查询。

实际案例

以“RBC总部是否在Sam Altman兄弟公司的总部以北？”这一查询为例。系统首先检索到RBC总部位于多伦多，但对于Sam Altman兄弟公司总部位置信息缺失，于是递归检索。再次检索后虽获取了一些相关公司位置信息，但存在公司与兄弟关联不明确的问题，继续检索。最终确认信息完整，得出答案。通过这个案例，充分展示了该系统处理复杂问题的能力。

总结

基于DeepSeek-R1的递归推理RAG技术，为智能问答领域带来了新的曙光。未来，我们相信这种结合推理模型与代理循环的RAG工作流程，将逐渐取代传统RAG方法，成为处理复杂信息检索的主流技术。

感兴趣的读者可以前往相关GitHub仓库，亲自体验这一技术带来的性能提升 。让我们共同期待更多基于此技术的创新应用！

项目地址：github.com/deansaco/r1-reasoning-rag