基于大语言模型代理的问答研究综述
计算与语言
2025-03-26 v1 人工智能
人机交互
摘要
本文调查了基于大语言模型（LLM）的问答（QA）代理的发展。传统代理面临显著限制，包括 substantial 数据需求和难以泛化到新环境的挑战。LLM-based代理通过将LLM作为核心推理引擎来解决这些挑战。这些代理通过使代理能够与外部环境交互，实现了优于传统QA管道和naive LLM QA系统的优异QA结果。我们系统性地审查了LLM代理在QA任务中的设计，组织讨论跨关键阶段：规划、问题理解、信息检索和答案生成。此外，本文识别了持续的挑战并探讨了未来研究方向以提高LLM代理QA系统的性能。
引用
@article{arxiv.2503.19213,
title = {A Survey of Large Language Model Agents for Question Answering},
author = {Murong Yue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.19213},
year = {2025}
}