通过异构资源集成提升在线学习效率：多智能体 RAG 系统
人工智能
2025-02-07 v1 计算与语言
多智能体系统
摘要
高效在线学习需要对多样化资源（如视频、代码仓库、文档和通用网页内容）实现无缝访问。本篇海报论文介绍了早期阶段的工作，旨在通过集成这些异构资源来增强学习效率的多智能体检索增强生成（RAG）系统。系统使用针对特定资源类型（例如 YouTube 教程、GitHub 仓库、文档网站和搜索引擎）量身定制的专用智能体，自动检索和综合相关信息。通过简化查找和组合知识的过程，该方法减少了手动工作量，提升了学习体验。初步的用户研究确认了该系统的良好可用性和中等偏高实用性，展示了其潜在的提高知识获取效率的能力。
引用
@article{arxiv.2502.03948,
title = {Enhancing Online Learning Efficiency Through Heterogeneous Resource Integration with a Multi-Agent RAG System},
author = {Devansh Srivastav and Hasan Md Tusfiqur Alam and Afsaneh Asaei and Mahmoud Fazeli and Tanisha Sharma and Daniel Sonntag},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03948},
year = {2025}
}