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Concept Fable精修版

递归检索

Recursive Retrieval · Retrieval

先读故事。这里不急着给定义,先让问题自己长出来。

寓言故事

档案馆里一张索引卡牵出的三层书架

国史馆接到一个问题:三十年前那场盐税改革为何失败?新书吏先按“盐税改革”去找,搬来三卷诏令。读完只知道结果,不知道原因。

馆长让他从卷中线索继续追。诏令提到“东南船运受阻”,他便去船运柜;船运卷里出现“私港抽成”,又引到海防案;海防案中有地方官奏折,提到粮价上涨影响盐价。

书吏抱怨像挖井,一层接一层。馆长说,这类问题的答案本来不在第一把土里。第一次找到的材料,要帮助你生成下一轮更准的问题。

他们也设了止损规矩。每轮追索必须说明为什么继续,找到的新卷要能改变答案;若三轮后只剩旁枝,就停下整理。否则史馆会被线索拖进无底洞。

最后报告把诏令、船运、私港、粮价和地方奏折连成一条链。若只查第一轮,结论会停在“朝廷命令不力”;递进查找后,才看见多处因素互相牵动。

新书吏嫌这样太慢,想一次把所有柜子都翻出来。馆长拦住他:全搬会淹没,少搬会断线。真正的办法是读到一个线头,就顺着线头找下一柜;每找到新卷,再判断它是否带来新的线索。

几轮之后,盐税失败的图样才浮出来:船运受阻推高私港抽成,私港抽成改变粮价,粮价又让盐价政策失灵。答案不是第一把钥匙打开的,而是每扇门背后又露出下一把钥匙。复杂问题常要边读边追,直到线索不再延伸。最后新书吏整理了一张线索图,而不是一堆无关卷宗。馆长说,追深问题时,每次找到的材料都应改变下一次寻找;若寻找方向从不被新证据改写,那只是反复翻柜。

书吏明白,有些查找不是一次拿齐,而是边读边问、边问边找。每一轮材料都应打开下一扇更相关的门,直到问题被足够解释,而不是被纸堆淹没。

揭示

这个故事讲的是:递归检索

Recursive Retrieval 是在 RAG 或知识检索中根据已取回内容继续生成后续查询、追踪新实体或补齐缺失证据的检索方式。它适合多跳问题、复杂事实核查、长链业务分析。关键在于控制递归深度、去重、停止条件和证据记录,避免无限扩展或越查越偏。

它重要的地方在于:它不只是一个术语,而是在真实 AI / Agent 系统里会反复出现的结构性问题。理解它,才能判断什么时候该加模型,什么时候该改流程,什么时候该补治理。

隐喻映射

  • 一次查索引:普通单轮检索
  • 商会纠纷:需要多跳证据的复杂问题
  • 多拿几卷:盲目扩大 top-k
  • 新名字、船号、旧称:检索结果中产生的下一轮查询线索
  • 追问和停止理由:递归深度、停止条件和可追踪性
  • 追索室:面向复杂任务的递归检索流程

Soloharness 判断

这个概念的实战价值,是帮你把“看起来聪明的 AI 功能”拆成可交付、可验收、可治理的工作单元。

multi-hop retrievalquery expansion