論文の概要: A Multi-Agent Perspective on Modern Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14796v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 18:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:26.305243
• Title: A Multi-Agent Perspective on Modern Information Retrieval
• Title（参考訳）: 現代情報検索の多元的展望
• Authors: Haya Nachimovsky, Moshe Tennenholtz, Oren Kurland,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の台頭は情報検索(IR)の新しい時代をもたらした。 このシフトは、長年にわたるIRパラダイムに挑戦し、理論的なフレームワークと実践的な方法論の両方の再評価を要求する。 我々は、クエリエージェント、ドキュメントエージェント、ランサーエージェント間の複雑な相互作用をよりよく捉えるために、マルチエージェントの視点を提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.228832858396368
• License:
• Abstract: The rise of large language models (LLMs) has introduced a new era in information retrieval (IR), where queries and documents that were once assumed to be generated exclusively by humans can now also be created by automated agents. These agents can formulate queries, generate documents, and perform ranking. This shift challenges some long-standing IR paradigms and calls for a reassessment of both theoretical frameworks and practical methodologies. We advocate for a multi-agent perspective to better capture the complex interactions between query agents, document agents, and ranker agents. Through empirical exploration of various multi-agent retrieval settings, we reveal the significant impact of these interactions on system performance. Our findings underscore the need to revisit classical IR paradigms and develop new frameworks for more effective modeling and evaluation of modern retrieval systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の台頭は情報検索(IR)の新たな時代を導入し、かつて人間によってのみ生成されると考えられていたクエリやドキュメントも、自動化されたエージェントによって作成できるようになった。 これらのエージェントはクエリを定式化し、ドキュメントを生成し、ランキングを実行することができる。 このシフトは、長年にわたるIRパラダイムに挑戦し、理論的なフレームワークと実践的な方法論の両方の再評価を要求する。 我々は、クエリエージェント、ドキュメントエージェント、ランサーエージェント間の複雑な相互作用をよりよく捉えるために、マルチエージェントの視点を提唱する。 様々なマルチエージェント検索設定の実証的な探索を通じて,これらの相互作用がシステム性能に与える影響を明らかにする。 本研究は,従来のIRパラダイムを再検討し,近代検索システムのより効率的なモデリングと評価を行うための新しいフレームワークを開発する必要性を明らかにするものである。

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