CLaRa（连续潜在推理）是一种通过嵌入式压缩和联合优化提升检索增强生成（RAG）模型性能的统一框架。它采用基于问答和释义监督的SCP框架，生成语义丰富的压缩向量，从而减少输入生成器的文档长度。CLaRa通过单一语言建模损失进行端到端训练，实验结果表明其在多个问答基准上表现优异，达到了先进的压缩和重排序性能。