近年来，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）成为知识驱动文本生成的核心范式。然而，现有的 RAG 系统在推理过程中常常出现“推理失配”问题，即模型的推理路径与检索到的证据不一致，导致生成内容