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怎样提升大语言模型的搜索推理准确性？

2025-08-23

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问题背景

检索增强生成(RAG)系统的准确性往往受限于单一检索路径和静态知识库。SimpleDeepSearcher通过动态搜索和多轮推理机制显著提升了模型表现。

关键技术方案

多轮推理架构：
- 设计搜索-推理-验证的闭环系统
- 支持最多5轮检索迭代
- 每次检索自动记录决策路径
实时搜索集成：
- 配置GOOGLE_SUBSCRIPTION_KEY接入最新数据
- 动态调整搜索策略和关键词组合
- 支持搜索结果相关性打分
监督微调优化：
- 使用精选数据训练推理模型
- 配置sft_config.json设置合适的学习率(推荐2e-5)
- 采用混合精度训练加速收敛

最佳实践

优先选用32B及以上规模的基座模型
确保搜索API返回结果数≥5条
设置合理的推理温度参数(建议0.7-1.0)

本答案来源于文章《SimpleDeepSearcher：通过网页搜索增强大语言模型的智能检索工具》

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