提升ReSearch搜索调用精度的关键方法
要提高模型自主判断搜索需求的能力，需要通过以下方式优化奖励机制和训练流程：
- 奖励信号设计：在verl框架中修改reward_function.py，增加搜索必要性判断的奖励权重（建议0.3-0.5）
- 负采样增强：在data_preprocess_hpqa.py中添加显式不需要搜索的样本（如常识问题），比例保持1:3
- 两阶段微调：先使用监督数据预热搜索决策模块，再启动强化学习训练（需修改run.sh的–warmup_steps参数）
- 查询生成优化：通过rag_serving/serving_config.yaml调整检索结果的top_k值和相似度阈值
实际测试时可用python inference.py输入不同类型问题观察搜索触发逻辑，典型调试参数包括：–search_threshold（默认0.7）、–max_query_length等。同时建议监控tensorboard中的search_accuracy曲线，理想状态下dev集的搜索决策准确率应超过85%。
本答案来源于文章《ReSearch：强化搜索推理能力的 Qwen2.5-7B 模型（实验）》
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