本研究提出了SIM-RAG框架，旨在提升多轮检索增强生成系统的自我意识和检索能力。通过自我实践，系统能够更好地判断信息的充分性，从而优化检索决策。实验结果表明，SIM-RAG在多个基准测试中表现优异，显著提高了系统和数据的效率。

本研究提出了MTRAG基准，用于评估多轮检索增强生成系统在对话中的表现。通过110个对话案例，揭示了现有系统在处理后续问题和多领域挑战中的不足，强调了开发更强大系统的必要性。