代理搜索图景
信息检索
2026-02-20 v1
摘要
随着自动化系统在发出搜索查询方面越来越多地参与其中，信息检索 (IR) 正面临重大变革。然而，IR仍以人类为中心，系统、评估指标、用户模型和数据集都围绕人类查询和行为进行设计。因此，IR operating under assumptions that no longer hold in practice, with changes to workload volumes, predictability, and querying behaviours.这种误差影响系统性能和优化：缓存可能失去效果，查询预处理可能在不提高结果质量的前提下增加开销，标准指标可能误度量用户满意度。若不加以适应，检索模型将既无法满足人类用户，也无法满足日益增长的代理用户。然而，缺乏捕捉代理搜索行为的数据集，这一临界性缺口尤为突出，因为 IR 历史上高度依赖数据驱动的评估和优化。我们发展了一种用于收集检索增强系统在回答查询时所产生和消费的全部数据的方法，并发布了代理搜索查询集 (ASQ) 数据集。ASQ 包含来自 HotpotQA、Researchy Questions 和 MS MARCO 的查询、检索文档及思考过程，涵盖 3 种 diverse agents 和 2 种检索管道。 accompanying toolkit 使 ASQ 可扩展到新的代理、检索器和数据集。
引用
@article{arxiv.2602.17518,
title = {A Picture of Agentic Search},
author = {Francesca Pezzuti and Ophir Frieder and Fabrizio Silvestri and Sean MacAvaney and Nicola Tonellotto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.17518},
year = {2026}
}
备注
7 pages, 2 figures