ComoRAG – 華南理工聯合微信推出的認知啟發式RAG框架

ComoRAG：一款性的長篇敘事理解與推理框架，旨在模擬人腦前額葉皮層的認知功能，實現高效、有狀態的文本分析。

ComoRAG：深度解析長篇敘事的智能框架

ComoRAG，由華南理工大學未來技術學院與微信 AI 團隊等機構聯合研發，是一款專為深度理解和推理長篇敘事文本而設計的認知啟發式檢索增強生成（RAG）框架。它巧妙地模擬了人類大腦前額葉皮層的運作機制，通過構建動態記憶工作空間與迭代推理循環，將零散的文本信息融合成連貫的敘事脈絡，從而實現有狀態的長篇敘事推理。在眾多長文本敘事基準測試中，ComoRAG 表現出遠超傳統 RAG 方法的卓越性能，尤其在處理需要全局性理解的復雜查詢時，其優勢尤為顯著。

核心優勢概覽

• 精湛的長篇敘事洞察力： 能夠深入剖析復雜的故事線索和人物關系，精準解答那些需要全面把握文本整體的難題。
• 動態記憶與循環推理： 通過逐步構建和更新敘事理解，形成動態的記憶單元，并借助迭代推理不斷完善對文本的認知，最終達成連貫的上下文理解。
• 多維度知識索引體系： 建立了事實、語義和情節等多層次的知識索引，為從微觀細節到宏觀概念的跨維度推理提供了堅實基礎。
• 高效檢索與智能生成： 智能地檢索關鍵證據以輔助答案生成，顯著提升了處理長篇文本的效率與準確性。

技術內核解析

• 動態記憶工作空間： 這是 ComoRAG 的靈魂所在，用于存儲和更新推理過程中的關鍵記憶單元。每個單元都包含探查性問題、相關證據以及證據如何支撐推理的線索。
• 迭代推理引擎： 當遇到推理瓶頸時，ComoRAG 會自動啟動一個迭代推理循環。在此過程中，Self-Probe 負責生成新的探查性問題，以開拓新的信息探索路徑；Tri-Retrieve 則從多層次知識索引中精準檢索相關證據；Mem-Encode 將檢索到的信息編碼為新的記憶單元；Mem-Fuse 則將新舊記憶單元進行融合，構建更全面的線索；最后，Try-Answer 嘗試利用新形成的線索和證據來解答原始問題，若未能成功，則繼續下一個循環。
• 多層次知識索引構建：
  • 事實層（Veridical Layer）： 直接來源于原始文本片段，確保推理過程的客觀性和真實性。
  • 語義層（Semantic Layer）： 通過語義聚類和內容概括，提煉文本的核心主題和概念結構。
  • 情節層（Episodic Layer）： 利用滑動窗口技術對文本進行概括，重構敘事的流程和情節發展脈絡。
• 認知調節機制： 借鑒人腦前額葉皮層的認知調節能力，ComoRAG 利用動態記憶與迭代推理，持續評估和優化對敘事的理解，從而實現真正意義上的有狀態推理。

項目資源入口

• GitHub 倉庫：https://github.com/EternityJune25/ComoRAG
• arXiv 技術論文：https://arxiv.org/pdf/2508.10419

廣泛的應用前景

• 文學作品深度分析： 助力研究者和學生深入洞察文學作品的復雜情節與人物互動，解答如“分析斯內普在《哈利·波特》中的行為動機”等深層敘事疑問。
• 影視劇本優化助手： 為影視制作團隊提供劇本情節梳理與邏輯校對支持，確保故事的流暢性和嚴謹性，提升劇本質量。
• 教育領域賦能工具： 在教育環境中，顯著提升學生的閱讀理解能力和批判性思維，幫助用戶更有效地解析長篇閱讀材料。
• 智能問答系統升級： 構建能夠處理復雜敘事性問題的智能問答平臺，提供精準且邏輯連貫的答案。
• 內容創作創意伙伴： 為小說家、編劇等創作者提供情節梳理與優化建議，保障故事線的連貫性與吸引力。