【第542期】A-RAG：层次化检索接口驱动的智能体RAG框架

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今天的主题是：

A-RAG: Scaling Agentic Retrieval-Augmented Generation via Hierarchical Retrieval Interfaces

Summary

前沿语言模型已展示出强大的推理和长时程工具使用能力。然而，现有的 RAG（检索增强生成）系统未能充分利用这些能力，仍依赖于两种范式：(1) 设计一种单次检索片段并将其拼接至模型输入的算法；(2) 预定义工作流并提示模型逐步执行。这两种范式都无法让模型参与检索决策，从而阻碍了随模型性能提升而实现的高效扩展。

在本文中，我们推出了 A-RAG，这是一个直接向模型开放层级检索接口的智能体 RAG 框架。A-RAG 提供了三种检索工具：关键词搜索、语义搜索和块读取，使智能体能够跨多个粒度自适应地搜索和检索信息。

在多个开放域问答基准测试中的实验表明，A-RAG 在使用相同或更少检索 Token 的情况下，表现始终优于现有方法，证明其能有效利用模型能力并动态适应不同的 RAG 任务。我们进一步系统研究了 A-RAG 如何随模型规模和推理时计算量进行扩展。我们将发布代码和评估套件以促进后续研究。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2602.03442