Agentic检索在复杂检索任务中的效果与成本权衡

摘要

研究在ReAct循环中把大语言模型的推理能力与检索器的语料探索相结合，考察Agentic检索处理复杂检索任务的表现。实验显示，在使用相同嵌入模型的条件下，Agentic检索优于标准检索，nDCG@10提高8.7分；专用检索方法在分布外任务上表现不佳，而同一套流程在ViDoRe v3与BRIGHT榜单上均取得有竞争力的结果，泛化性较强。代价是开销明显上升：Agentic检索平均耗时107.4秒，标准检索为0.67秒，且每次查询消耗764.1K输入token与5.8K输出token。作者据此认为，未来需要研究更具成本效益的检索智能体，以支持大规模部署。