多跳检索（Multi-hop Retrieval） 是指通过多个中间步骤，从多个相关的信息片段中逐步检索，找到最终答案或信息的一种过程。与单跳检索不同，多跳检索需要模型或系统能够通过一系列连贯的检索步骤，结合多个不同来源或片段的信息来回答复杂的问题。它特别适合那些需要跨越多个文档或片段才能得到完整答案的场景。
1. 核心思想
多跳检索的关键在于逐步推理和信息整合：
- 逐步推理：系统无法通过单个文档或片段直接找到答案，而是需要从一个片段获得线索，然后检索与该线索相关的下一个片段，重复这一过程，直到获得最终的完整信息。
- 信息整合：在每个跳跃步骤中，系统需要将检索到的信息整合起来，形成连续的推理链，从而确保答案的准确性。
2. 应用场景
多跳检索在以下场景中常用：
- 复杂问题回答：用户提出的问题需要跨多个文档或知识库检索。例如，问“哪个国家的总统创立了苹果公司？”需要先找到苹果公司的创始人，再进一步查询该人的国籍。
- 多段落推理：在法律、科学或其他复杂领域，答案可能分散在多个文档中，需要逐步追溯或推理。
- 知识图谱问答：基于知识图谱的多跳检索，通过跨实体和关系逐步找出答案。
3. 举例说明
问题：查理·卓别林在哪一年获得了诺贝尔奖？
这是一个典型的多跳检索问题，因为查理·卓别林并未获得过诺贝尔奖。需要分两个步骤检索：
- 第一跳：查理·卓别林的相关信息，发现他是演员而非科学家或文学家，没有获得诺贝尔奖。
- 第二跳：检索到诺贝尔奖的获奖领域，并确认查理·卓别林不在其中，从而得出没有获得诺贝尔奖的结论。
4. 挑战
- 复杂性增加：每一次跳跃都会带来更多的计算开销和推理复杂度。
- 错误传播：如果在某一跳中检索到的中间信息不准确，错误可能会传播到后续步骤，导致最终答案不正确。
5. 技术实现
- 深度学习模型：许多多跳检索系统基于预训练语言模型，如 BERT、GPT 等，它们通过多个推理步骤结合自然语言处理技术来完成逐步检索。
- 知识图谱：通过知识图谱中的实体关系导航，也可以实现多跳检索，适用于问答系统和复杂推理任务。
6. 如何优化多跳检索的效率
优化多跳检索的效率是为了在保证推理准确性的同时，减少计算资源的消耗和时间成本。以下是几种优化多跳检索效率的常见策略和方法：
1. 缩小候选文档或片段的范围
每一步跳跃时，模型可能需要从大量文档中找到相关信息，这会大幅增加计算量。可以通过以下方式缩小候选集，从而提高效率：
- 初步筛选：在第一跳中使用高效的检索算法（如BM25或TF-IDF）快速筛选出与问题相关的少量文档或片段，减少后续跳跃时需要处理的候选文档数量。
- 逐步过滤：每一步只保留与当前上下文最相关的候选集。通过过滤掉不相关的候选文档，逐步缩小范围。
2. 利用预训练模型和知识图谱
预训练的语言模型（如BERT、GPT）和知识图谱能够有效减少每次检索时的搜索空间，并且提高推理链的准确性。
- 知识图谱推理：通过利用知识图谱，提前构建实体和关系之间的关联，能够大幅缩短推理路径。知识图谱可以为多跳检索提供高效的实体检索和关系推导。
- 预训练模型：使用已经预训练的模型（如BERT）的上下文理解能力，增强每一步检索的相关性预测，从而减少无关候选的处理。
3. 递归式推理
递归式推理是一种优化方式，能够在每一步的推理中利用前一步的信息，从而减少冗余计算。
- 记忆机制：在多跳检索过程中，保存和利用之前的中间结果（如文档嵌入、上下文向量等），避免重复计算之前的推理步骤，提升效率。
- 层次化推理：在一些场景中，推理任务可以分解为多个子任务。将复杂的多跳检索任务划分为若干层次的推理步骤，减少每个层次中需要处理的信息量。
4. 使用强化学习优化路径选择
强化学习可以帮助系统自动选择最优的跳跃路径，提高检索效率。通过训练，模型可以学习在每一步选择最相关的文档或片段，从而减少不必要的跳跃。
- 奖励机制：将每一步检索的正确性作为奖励反馈，通过强化学习引导模型选择最佳路径，避免无效跳跃。
- 动态规划：利用动态规划技术优化多跳检索的路径，确保在多种可能路径中选择计算开销最低、准确率最高的路径。
5. 分层检索结构
构建分层检索结构，将文档或知识库分成多个层级，根据问题的复杂程度逐层深入检索。
- 粗细结合：先进行粗粒度检索，找到最相关的文档集合，再对这些文档进行细粒度的检索。这样可以避免直接在全部数据集上进行精细检索，节省计算资源。
- 混合模型：结合快速但粗略的传统检索方法（如 BM25），和慢速但准确的深度学习模型，层次化地进行检索，优化效率。
6. 并行化检索
利用并行计算将多个检索步骤并行化处理，减少每一步的等待时间。
- 分布式系统：在大型检索任务中，可以使用分布式检索框架，在多个节点同时进行多个跳跃的文档检索，提升速度。
- 批量检索：在一次查询中并行处理多个候选文档或多个跳跃步骤，最大化资源利用率。
7. 动态束搜索
结合动态束搜索（Dynamic Beam Search），根据每一步的推理结果自适应调整保留的候选路径数量，减少冗余计算。动态调整束宽可以让模型在保证效率的同时，避免丢失重要的检索路径。
- 智能路径剪枝：在多跳检索的过程中，动态剪枝掉不可能通向正确答案的检索路径，从而缩小搜索范围，提升效率。
8. 查询重写
使用查询重写技术，将多跳推理中的中间结果简化为更直接的查询形式，从而减少检索步骤。
- 自动问题分解：将复杂问题分解成多个简单的子问题，通过每个子问题的解决简化整个推理过程，从而减少跳跃次数。
9. 缓存策略
使用缓存策略存储中间结果或常用的检索路径，减少对已经解决问题的重复检索。
总结
多跳检索 是一种通过多个步骤逐步获取信息、整合推理的检索方式，适用于需要跨多个片段或文档才能找到答案的复杂任务。它在知识问答、文档理解等任务中有广泛应用，尤其在处理跨域复杂问题时非常有效。
