该论文研究了多种检索增强语言模型的优缺点，提出了“rethinking with retrieval”（RR）后处理方法，以改善推理性能。通过构建新的通识语料库和检索策略，提出的统一框架（RACo）在多个推理任务中表现优异。此外，研究揭示了大型语言模型在处理冗余信息时的局限性，建议未来训练中应纳入相关数据以提升性能。