HF Daily Papers·· 2 天前AI 评分43
超越语义相似性：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
AI 导读
研究人员通过 ReAct 智能体循环将 LLM 推理能力与检索器结合，在同一 embedding 模型下将 nDCG@10 提升 8.7 分，并在 ViDoRe v3 与 BRIGHT 榜单上取得有竞争力成绩，可跨领域泛化。该方法平均耗时 107.4 秒、每查询消耗 764.1K 输入 token 与 5.8K 输出 token，相比标准检索的 0.67 秒在延迟与成本上显著增加。
来源：HF Daily Papers · huggingface.co