智能体检索提升复杂任务效果但成本高昂
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智能体检索提升复杂任务效果但成本高昂
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AI 综述
一项研究把大语言模型的推理能力与检索器的语料探索能力结合进 ReAct 智能体循环，构建“智能体检索”。在相同嵌入模型下，其 nDCG@10 比标准检索提升 8.7 分，并在 ViDoRe v3 与 BRIGHT 榜单上取得有竞争力的结果。 代价是效率大幅下降：平均每次查询耗时 107.4 秒，标准检索仅 0.67 秒；单次查询消耗 764.1K 输入 token 和 5.8K 输出 token。
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最新进展10月5日 08:00
超越语义相似度：智能体检索在复杂任务中的性能与成本报道时间线
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10月5日
- HuggingFace Daily Papers超越语义相似度：智能体检索在复杂任务中的性能与成本
研究将 LLM 的推理能力与检索器的语料探索能力结合进 ReAct 智能体循环，构建智能体检索。相同嵌入模型下，其 nDCG@10 比标准检索提升 8.7 分，并在 ViDoRe v3 与 BRIGHT 榜单上取得有竞争力的结果。但代价高昂：平均每次查询耗时 107.4 秒（标准检索为 0.67 秒），消耗 764.1K 输入 token 和 5.8K 输出 token。
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