Bài báo này đề xuất khuôn khổ Chuỗi Tác nhân Cộng tác (CoCoA) để giải quyết thách thức _____T101545____- của Thế hệ Tăng cường Truy xuất (RAG), một khuôn khổ đầy hứa hẹn để cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) trong các tác vụ chuyên sâu về kiến thức. Các phương pháp RAG hiện tại không tận dụng được hoàn toàn sự phối hợp giữa kiến thức tham số nội bộ của mô hình và kiến thức truy xuất bên ngoài, nhưng CoCoA đã vượt qua thách thức này thông qua phương pháp tiếp cận đa tác nhân. Đầu tiên, chúng tôi trình bày CoCoA-zero, thực hiện suy luận sau khi quy nạp kiến thức có điều kiện. Dựa trên điều này, chúng tôi phát triển CoCoA, tinh chỉnh LLM bằng cách tổng hợp một đường dẫn suy luận đa tác nhân mở rộng. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng CoCoA-zero và CoCoA đạt hiệu suất vượt trội trên các tác vụ trả lời câu hỏi miền mở và nhiều bước.
