Web2BigTable：双层多智能体LLM系统用于互联网信息搜索与提取
Web2BigTable: A Bi-Level Multi-Agent LLM System for Internet-Scale Information Search and Extraction

Yuxuan Huang, Yihang Chen, Zhiyuan He, Yuxiang Chen, Ka Yiu Lee, 等 (+4)
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• Web2BigTable是一个创新的多智能体框架，旨在有效应对互联网规模下的广泛与深度信息搜索挑战。
• 其核心设计在于采用独特的双层架构，能够系统性地处理复杂且大规模的网络信息检索需求。
• 该系统通过智能体的协调运作及引入迭代改进机制，显著提升了信息搜索与提取的准确性和效率。
• 最终，Web2BigTable展现出在互联网级信息搜索与抽取任务中的强大潜力，为应对海量网络数据提供了解决方案。

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#大语言模型 #多智能体 #网络信息检索 #信息抽取 #双层架构

跨文档检索增强生成的分层抽象树
Hierarchical Abstract Tree for Cross-Document Retrieval-Augmented Generation

Ziwen Zhao, Menglin Yang


• 本文提出了一种名为Ψ-RAG的新方法，旨在解决现有树状检索增强生成（RAG）模型在处理复杂的跨文档多跳问题时所面临的局限性。
• Ψ-RAG的核心创新在于其引入了一个分层抽象树索引。该索引能够有效地组织和表示多个文档中的信息，支持更深层次的语义理解。
• 此外，该方法还设计了一个多粒度检索代理。这个代理能够根据查询的复杂程度和具体需求，在分层树的不同抽象层次上进行灵活且精确的信息检索。
• 这种结合使得Ψ-RAG能够更有效地整合来自多个源文档的信息，从而为多跳问题生成更准确、更全面的答案。

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#检索增强生成 #跨文档问答 #多跳推理 #分层索引 #信息检索