Могут ли AI-агенты изменить поиск информации? Новый подход к умному многошаговому взаимодействию.

Преобразование информационного поиска с помощью ИИ

Одной из главных проблем в традиционных системах информационного поиска (ИП) является их неспособность справляться с динамичными многошаговыми задачами.

Основные недостатки традиционных систем

Существующие системы ИП основаны на статических процедурах, таких как индексация и фильтрация, позволяющих выполнять только одноразовые запросы. Это вызывает необходимость постоянно изменять запросы для получения нужных результатов.

Что такое Agentic Information Retrieval?

Исследователи из Шанхайского университета Цзяотун разработали новую парадигму — Agentic Information Retrieval (Agentic IR). Эта система использует одного ИИ-агента, который динамически взаимодействует с пользователем, позволяя ему выполнять многошаговые действия в ответ на запросы.

Преимущества Agentic IR

Адаптивный поиск: агент запоминает контекст и настраивает своё поведение в соответствии с изменяющимися потребностями пользователя.
Гибкость: система может справляться с широким спектром задач, включая персональную помощь и бизнес-аналитику.
Улучшенные результаты: точность выполнения сложных многошаговых задач превышает 90%, а время на выполнение задач сокращено до 40% по сравнению с традиционными системами.

Ключевые технологии Agentic IR

Ключевые техники включают:

Проектирование подсказок для создания специфичных вводных данных.
Оптимизация действий на основе предыдущего опыта пользователя.
Улучшение решений через обратную связь в реальном времени.

Заключение

Agentic IR представляет собой новый подход к информационному поиску, который предлагает гибкие и адаптивные решения для сложных задач. Это важный шаг к созданию интеллигентных автономных агентов, которые могут изменить то, как мы получаем информацию в будущем.