华南理工联合微信发布认知启发式RAG框架

什么是ComoRAG？

ComoRAG是由华南理工大学未来技术学院与微信AI团队联合开发的认知启发式检索增强生成（RAG）框架，专为长篇叙事文本的理解与推理设计。该框架模拟人类大脑前额叶皮层的功能，通过动态记忆工作空间和迭代推理循环，将分散的证据整合成连贯的上下文，从而实现有状态的长篇叙事推理。

主要功能

• 处理复杂叙事：能有效应对复杂的剧情发展和角色关系，解决需要全局理解的复杂问题。
• 动态推理机制：通过逐步构建和更新对叙事的理解，形成连贯的上下文结构。
• 多维知识索引：建立事实、语义和情节三个层次的知识索引，支持从细节到抽象的全方位推理。
• 高效处理长文本：利用检索辅助生成技术，显著提升长文本处理效率和准确性。

技术原理

• 动态记忆管理：框架的核心是动态记忆工作空间，用于存储和更新推理过程中的关键信息。每个记忆单元包含问题、相关证据及关联线索。
• 循环推理机制：
  1. 自动生成探查性问题（Self-Probe）
  2. 多层次检索相关证据（Tri-Retrieve）
  3. 编码新记忆单元（Mem-Encode）
  4. 融合现有记忆（Mem-Fuse）
  5. 尝试回答问题，失败则进入下一循环（Try-Answer）
• 多层知识索引
  • 事实层：基于原始文本片段构建，确保推理有据可依。
  • 语义层：通过语义聚类和总结，捕捉文本的主题结构。
  • 情节层：使用滑动窗口技术重建叙事流程和发展脉络。
• 智能调节机制：模拟人类大脑前额叶皮层的认知调节功能，通过动态记忆和持续推理，不断优化对叙事的理解。

项目资源

• 代码仓库：访问GitHub了解更多实现细节 – https://github.com/EternityJune25/ComoRAG
• 技术论文：阅读详细说明请参考arXiv论文 – https://arxiv.org/pdf/2508.10419

应用场景

• 文学研究：帮助学者和学生深入分析复杂叙事，如探究《哈利·波特》中斯内普的动机。
• 影视创作支持：为编剧和制作人优化剧本结构，提升故事连贯性。
• 教育辅助：作为教学工具，提升学生的阅读理解与批判性思维能力。
• 智能问答系统：构建专业问答平台，准确解答复杂叙事问题.
• 内容创作助手：为作家和编剧提供情节优化建议，增强故事吸引力。