DOTRAG：沿路径的检索时间推理

图检索增强生成（GraphRAG）以检索然后推理范式为主，其中使用启发式检索上下文，然后进行推理。此类方法很难适应复杂多跳任务所需的特定于查询的逻辑，通常会积累不相关的上下文或丢失正确的关系路径。我们提出了 DotRAG，一个 无需训练 GraphRAG 框架，它将检索重新表述为路径上的推理过程。我们的方法生成查询条件约束，指导图探索，修剪不相关区域，并迭代地发现关系路径，而不依赖于显式的逐步推理链。我们引入了思维分工（DOT），这是一种将检索分解为局部搜索空间并根据每个查询调整搜索策略的抽象概念。 DotRAG 在 MetaQA 和 UltraDomain 上实现了 SOTA 性能，在多跳任务上取得了一致的收益，证明了推理引导检索的有效性。