CoSearchAgent：基于大语言模型的轻量级协作搜索智能体
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2024-02-12 v1 人工智能
计算与语言
摘要
协作搜索支持多个用户共同完成特定的搜索任务。研究发现，在即时通讯平台内设计轻量级协作搜索插件更符合用户的协作习惯。然而，由于多用户交互场景的复杂性，实现一个功能完备的轻量级协作搜索系统具有挑战性。因此，以往关于轻量级协作搜索的研究不得不依赖绿野仙踪范式。近年来，研究表明大语言模型能够与用户自然交互，并通过基于LLM的智能体实现复杂的信息搜寻任务。因此，为了更好地支持协作搜索研究，在这个演示中，我们提出了CoSearchAgent，一个由LLM驱动的轻量级协作搜索智能体。CoSearchAgent被设计为一个Slack插件，可支持在该平台上的多方对话过程中进行协作搜索。凭借理解多用户对话中查询和上下文的能力，以及通过API搜索网络获取相关信息的能力，CoSearchAgent能够基于相关搜索结果回应用户查询。当信息需求不明确时，它还可以提出澄清性问题。所提出的CoSearchAgent具有高度灵活性，将有助于支持协作搜索的进一步研究。代码和演示视频可公开访问。
引用
@article{arxiv.2402.06360,
title = {CoSearchAgent: A Lightweight Collaborative Search Agent with Large Language Models},
author = {Peiyuan Gong and Jiamian Li and Jiaxin Mao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.06360},
year = {2024}
}
备注
4 pages, demo