MAPS: Macro-Adaptive Parallel Reasoning for Regulating Search Momentum in Retrieval-Augmented Generation
MAPS：宏观自适应并行推理调节 RAG 搜索动量
🧭 迭代式 RAG · 搜索动量调节 ★ 深度解读
Northeastern University, Shenyang, China · Tsinghua University, Beijing, China
提出 search momentum 量化迭代 RAG 中的查询意图漂移，并用轨迹解耦与并行多方向检索缓解漂移
📌 工作参考价值（4 点）
- 用 search momentum 做在线 query 漂移监控：在多轮搜索/Agent 中，记录每步生成 query 的 embedding 位移并加权累积，当 momentum 与原始 query 余弦相似度持续下降时触发校准（重写 query、并行探索或回退原始意图），适合电商搜索 query 改写、对话式推荐中的信息收集。
- 状态管理上把“已获取的知识”和“历史查询轨迹”解耦：只保留知识观察和压缩后的推理状态，不把历史 query 序列塞进 prompt，可避免中间错误查询累积污染后续召回。工程上可用一个 summarizer 将检索到的商品/文档证据压缩成结构化状态，而不是保留完整对话历史。
- 并行生成多个互补检索方向：在 query/关键词扩展时，先让 LLM 提出 N 个互补方向（如类目、属性、风格、价格带），再分别生成 query 并行检索并合并召回结果。这比单纯并行生成多个 query 更可控，消融显示 direction proposal 贡献约 4 个百分点。
- 自适应终止：MAPS 对简单 query 更早终止，复杂 query 多轮继续检索且不丢准确，可用一个 lightweight 判断器基于已收集证据是否足够来决定停止，减少不必要的检索轮次。