論文の概要: Agentic Information Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09713v2
- Date: Tue, 29 Oct 2024 13:19:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 20:26:51.461013
- Title: Agentic Information Retrieval
- Title（参考訳）: エージェント情報検索
- Authors: Weinan Zhang, Junwei Liao, Ning Li, Kounianhua Du,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の能力によって形成される新しいIRパラダイムであるエージェント情報検索(Agentic IR)を紹介する。
本稿ではエージェントIRの3種類の最先端応用とその課題について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.741669515186146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: What will information entry look like in the next generation of digital products? Since the 1970s, user access to relevant information has relied on domain-specific architectures of information retrieval (IR). Over the past two decades, the advent of modern IR systems, including web search engines and personalized recommender systems, has greatly improved the efficiency of retrieving relevant information from vast data corpora. However, the core paradigm of these IR systems remains largely unchanged, relying on filtering a predefined set of candidate items. Since 2022, breakthroughs in large language models (LLMs) have begun transforming how information is accessed, establishing a new technical paradigm. In this position paper, we introduce Agentic Information Retrieval (Agentic IR), a novel IR paradigm shaped by the capabilities of LLM agents. Agentic IR expands the scope of accessible tasks and leverages a suite of new techniques to redefine information retrieval. We discuss three types of cutting-edge applications of agentic IR and the challenges faced. We propose that agentic IR holds promise for generating innovative applications, potentially becoming a central information entry point in future digital ecosystems.
- Abstract（参考訳）: 次世代のデジタル製品では、情報入力はどんなものになるのか?
1970年代以降、関連する情報へのユーザアクセスは、情報検索(IR)のドメイン固有のアーキテクチャに依存している。
過去20年間で、Web検索エンジンやパーソナライズされたレコメンデーションシステムを含む現代的なIRシステムの出現は、膨大なデータコーパスから関連情報を検索する効率を大幅に改善した。
しかし、これらのIRシステムのコアパラダイムは、あらかじめ定義された候補項目のフィルタリングに依存するため、ほとんど変わっていない。
2022年以降、大規模言語モデル(LLM)のブレークスルーは、情報へのアクセス方法を変え始め、新しい技術パラダイムを確立した。
本稿では,LLMエージェントの能力によって形成される新しいIRパラダイムであるAgentic IR(Agentic Information Retrieval)を紹介する。
Agentic IRは、アクセス可能なタスクの範囲を広げ、情報検索を再定義するために一連の新しいテクニックを活用する。
本稿ではエージェントIRの3種類の最先端応用とその課題について論じる。
我々はエージェントIRが革新的なアプリケーションを生み出すことを約束し、将来のデジタルエコシステムの中心的な情報エントリポイントとなる可能性を示唆する。
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