面向乌克兰语的Agentic检索增强生成
人工智能
2026-04-17 v1
摘要
我们在UNLP 2026年多域文档理解共享任务中，进行了针对乌克兰语的Agentic检索增强生成（RAG）的初始调查。我们的系统将双阶段检索（BGE-M3配合BGE重排序）与轻量级代理层结合在Qwen2.5-3B-Instruct之上，后者执行查询重写和答案重试循环。我们的分析显示，检索质量是主要瓶颈：代理式重试机制改善了答案准确性，但总体得分仍受限于文档和页面识别。我们讨论了离线代理管道的实际局限性，并概述了将更强的检索与更高级的代理式推理相结合的方向，以支持乌克兰语。
引用
@article{arxiv.2604.14896,
title = {Toward Agentic RAG for Ukrainian},
author = {Marta Sumyk and Oleksandr Kosovan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14896},
year = {2026}
}
备注
This paper is a research report based on our participation in the UNLP 2026 Shared Task