Harness-G：图结构检索框架解决搜索智能体的检索别名问题

Yanning Hou · hf · 2026-07-31

Harness-G 是一种图结构检索框架，用于强化学习搜索智能体。研究发现 Search-R1 训练中存在检索别名现象：同一问题的不同查询字符串导致证据集重叠，称为检索等价崩溃。Harness-G 将自由形式查询生成改为有限动作选择：策略选择证据句子或实体，或选择回答，环境构建菜单并验证执行。该接口减少语言别名，使同状态替代方案可直接比较。基于此，引入结构化非近视信用（SNC），使用冻结答案评分器比较所选动作与替代方案，并将下游收益分配给早期动作。在六个 QA 基准上，Harness-G 在 1.5B 和 3B 规模上平均 F1 最高，分别超过最强基线 Graph-R1 10.74 和 3.98 个点。