論文の概要: Towards AI Search Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17188v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 17:42:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.571995
• Title: Towards AI Search Paradigm
• Title（参考訳）: AI検索パラダイムを目指して
• Authors: Yuchen Li, Hengyi Cai, Rui Kong, Xinran Chen, Jiamin Chen, Jun Yang, Haojie Zhang, Jiayi Li, Jiayi Wu, Yiqun Chen, Changle Qu, Keyi Kong, Wenwen Ye, Lixin Su, Xinyu Ma, Long Xia, Daiting Shi, Jiashu Zhao, Haoyi Xiong, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin,
• Abstract要約: 我々は,人間の情報処理と意思決定をエミュレートできる次世代検索システムの青写真であるAI Search Paradigmを紹介する。 このパラダイムは、4つのLCMを動力とするエージェントのモジュラーアーキテクチャを採用し、情報要求の完全な範囲に動的に適応する。 この研究は、これらのコンポーネントの詳細なガイドを提供することによって、信頼できる、適応的でスケーラブルなAI検索システムの開発を知らせることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.62890561623222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce the AI Search Paradigm, a comprehensive blueprint for next-generation search systems capable of emulating human information processing and decision-making. The paradigm employs a modular architecture of four LLM-powered agents (Master, Planner, Executor and Writer) that dynamically adapt to the full spectrum of information needs, from simple factual queries to complex multi-stage reasoning tasks. These agents collaborate dynamically through coordinated workflows to evaluate query complexity, decompose problems into executable plans, and orchestrate tool usage, task execution, and content synthesis. We systematically present key methodologies for realizing this paradigm, including task planning and tool integration, execution strategies, aligned and robust retrieval-augmented generation, and efficient LLM inference, spanning both algorithmic techniques and infrastructure-level optimizations. By providing an in-depth guide to these foundational components, this work aims to inform the development of trustworthy, adaptive, and scalable AI search systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の情報処理と意思決定をエミュレートできる次世代検索システムのための包括的青写真であるAI Search Paradigmを紹介する。 このパラダイムは4つのLLMエージェント(Master, Planner, Executor, Writer)のモジュラーアーキテクチャを用いており、単純な事実クエリから複雑な多段階推論タスクまで、情報要求の完全な範囲に動的に適応する。 これらのエージェントは協調ワークフローを通じて動的に協調し、クエリの複雑さを評価し、問題を実行可能な計画に分解し、ツールの使用、タスクの実行、コンテンツ合成を編成する。 このパラダイムを実現するための重要な手法として,タスク計画とツール統合,実行戦略,整列型および堅牢な検索拡張生成,効率的なLCM推論を体系的に提示し,アルゴリズム技術とインフラストラクチャレベルの最適化を両立させた。 この研究は、これらの基礎コンポーネントの詳細なガイドを提供することによって、信頼できる、適応的でスケーラブルなAI検索システムの開発を知らせることを目的としている。

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