传统检索增强生成（RAG）系统采用语义搜索+文档生成的二阶段流程，虽能实现基础问答，但存在上下文理解浅层化和无关信息干扰的缺陷。GitHub最新开源的ReAG（Reasoning Augmented Generation）通过革命性的一体化架构，直接将原始文档输入语言模型，使其自主完成上下文评估与整合。这种推理增强机制使模型能捕捉文档间的隐含关联，生成兼具准确性、细微差异识别和深度情境感知的响应。该技术尤其适用于医疗诊断、法律分析等需要复杂逻辑推理的场景，标志着生成式AI从'检索-拼接'向'理解-创造'的范式升级。