面向真实高校招生咨询的多智能体检索增强系统的实证研究
软件工程
2025-07-16 v1 信息检索
摘要
本文提出MARAUS（Multi-Agent and Retrieval-Augmented University Admission System），即为越南高等教育招生咨询领域的真实世界部署的对话式AI平台。尽管大型语言模型（LLM）在自动化咨询任务方面具有潜力，但现有大多数解决方案仅限于原型或合成基准测试。MARAUS通过结合混合检索、多智能体编排和LLM生成，打造专为真实世界高校招生场景优化的系统。与河内交通技术大学（UTT）合作开展为期两阶段的研究，包括技术开发和真实世界评估。MARAUS处理了超过6000次真实用户交互，涵盖六类查询类型。结果显示，相较于仅使用LLM的基线方法，MARAUS在准确率上显著提升：平均达92%，幻觉率从15%降至1.45%，平均响应时间控制在4秒以内。该系统采用成本效益高的运行方式，两周部署成本仅为11.58美元（使用GPT-4o mini）。本工作为在资源受限的教育环境中部署智能体式检索增强系统提供了可操作的经验性见解。
引用
@article{arxiv.2507.11272,
title = {An Empirical Study of Multi-Agent RAG for Real-World University Admissions Counseling},
author = {Anh Nguyen-Duc and Chien Vu Manh and Bao Anh Tran and Viet Phuong Ngo and Luan Le Chi and Anh Quang Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.11272},
year = {2025}
}