RAGや検索エージェントを、検索器単体ではなく行動するエージェントの情報探索として読む記事です。
8件の記事
企業ナレッジベースの上で、LLMが検索、閲覧、要約を使い分けるエージェント型RAGの論文。固定検索だけでは届かない質問に、どこまで自律探索を足すべきかを見る。
検索エージェントの状態をモデル内に抱え込ませず、ハーネス側の作業記憶へ外出しする論文。方策を検索判断に集中させる設計を扱う。
多段の試行錯誤検索を、語彙補強とコーパス統計にもとづく1回の強い検索へ圧縮する検索エージェントの論文。
エージェント型RAGが、従来の強化されたRAGより常に優れているわけではないことを実験で示す論文。効果、コスト、時間の釣り合いを見る。
RAGの失敗を再検索回数の問題ではなく、失敗状態を診断して適切な検索スキルを選ぶ問題として扱う論文。
深掘り調査を、並列検索の寄せ集めではなく、足りない証拠を見つけて補う証拠グラフの組み立てとして扱う論文。未確認・矛盾・不足を見つけ、次の探索へつなげる。
エージェント検索の性能を、grepかベクトル検索かだけでなく、ハーネスや検索結果の渡し方込みで比較する論文。
検索結果の要約を読むだけでなく、エージェントがコーパスを直接歩き、必要な箇所を探し直す方法を扱う論文。RAGを検索器単体ではなく探索行動として見る。
