本研究提出了StepSearch框架，旨在解决大型语言模型在复杂多跳问答中的知识获取问题。通过逐步近端策略优化，该框架显著优于传统方法，验证了细粒度监督的有效性。

本文提出了一种新的模块化问答框架FocusedRetriever，利用半结构化知识库进行多跳问答。研究表明，该框架在STaRK基准测试中的首次命中率比第二名高出25.7%，有效提升了知识访问和利用策略。

本研究提出了计划-执行-审查（PAR RAG）框架，以解决多跳问答中的推理路径偏差和结果错误传播问题，显著提升了准确性和可靠性，实验结果优于现有方法。

本研究提出Collab-RAG框架，旨在提高多跳问答任务中检索增强生成系统的准确性。通过小型白盒语言模型与大型黑盒语言模型的协作，实验结果表明其在复杂问题推理和检索方面表现优异。

本研究提出ReaRAG模型，旨在提高大规模推理模型的事实准确性。该模型通过构建新数据框架和限制推理链长度，有效整合推理与检索功能，显著提升多跳问答任务的表现。

本研究提出ReAgent框架，解决多跳问答中的推理错误累积问题。通过回溯机制和信息聚合，该系统有效检测并纠正推理错误，性能提升约6%。

本研究提出了一种“审查-再润色”框架，优化多跳问答中的时间信息处理，显著提升大语言模型的性能。

本研究探讨了大型语言模型在多跳问答中对外部知识的偏好，提出了证据链的概念，强调知识点之间需相互支持。研究表明，证据链能提高生成的准确性和答案的可信度。

本研究提出了一种新方法，针对多模态多跳问答中的冗余信息和缺乏可解释推理的问题，结合逻辑蕴涵树与问答，设计了多任务学习框架，通过迭代反馈提升模型性能，在WebQA领域获得第一名。

本研究提出了GMeLLo方法，利用知识图谱和语言模型解决多跳问题，显著提升了多跳问答性能。

本研究提出了Iter-RetGen方法，通过检索和生成的迭代协同作用，全面处理检索到的知识，实现灵活生成，可在多跳问答、事实验证和常识推理等任务中达到优于现有基准的效果，同时减少开销，提高性能。