超越语义相似度：智能体检索在复杂任务中的性能与成本
Beyond Semantic Similarity: Performance and Costs of Agentic Retrieval for Complex Tasks
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AI 导读
研究提出用 ReAct 智能体循环将 LLM 推理能力与检索器的高效语料探索结合，在相同嵌入模型下将 nDCG@10 提升 8.7 分，并在 ViDoRe v3 和 BRIGHT 榜单上取得有竞争力的结果。但代价显著：智能体检索平均耗时 107.4 秒，标准检索仅 0.67 秒，每次查询消耗 764.1K 输入 token 和 5.8K 输出 token。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org