CMT-RAG: Complementary Memory Traces for Multi-turn Multi-hop RAG
互补记忆痕迹框架 CMT-RAG：用于多轮多跳对话 RAG
🧭 对话记忆与检索协同 · 子问题级 trace ★ 深度解读
中山大学 · 深圳循环智能研究院 · 香港大学
用子问题级记忆痕迹对齐对话记忆与检索，通过 SSM+DAG 实现跨轮依赖跟踪和证据复用
📌 工作参考价值（3 点）
- 子问题级记忆单元设计：在电商对话推荐或搜索中，可借鉴 trace 结构（子问题、关键词、依赖、证据 ID），将用户意图分解为可检索的细化单元，避免全文历史重放导致的上下文稀释。
- 依赖图驱动的证据复用：每次对话轮次通过 DAG 节点链接前序推理步骤，直接复用之前检索到的段落 ID，减少重复检索，提升长对话的响应速度与一致性，适合多轮商品对比或参数补充场景。
- SSM 生成器替代 Transformer 重编码：使用 Mamba-2 维护回合级隐状态，将推理时延降低近一半，适合对延迟敏感的在线服务；同时通过课程学习 + DPO 微调适配特定下游 Reader，可落地到需要结构化计划生成的 Agent 工作流中。