「Web Walker」阿里重磅开源·像人类一样搜索！
阿里巴巴开源的 Web Walker 项目是一个旨在提升检索增强生成（RAG）多维信息检索能力的项目，由阿里巴巴通义实验室和东南大学联合开发。
该项目的核心目标是通过模拟人类网页导航行为，解决传统搜索引擎在信息检索中只能进行浅层内容搜索的问题。
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大型语言模型（LLM）通常具有固定的知识库，无法实时更新信息。
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尽管检索增强生成（RAG）可以通过搜索引擎获取最新信息，但传统搜索引擎的横向搜索方式限制了对复杂、多层次信息的深层挖掘能力。因此，Web Walker项目提出了一个新任务——Web Traversal，即系统性地遍历网页以获取隐藏在子页面中的信息。
Web Walker项目的核心内容
[*]Web Walker QA数据集：这是一个用于评估LLM网页遍历能力的基准数据集，包含680个来自四种真实场景（会议、组织、教育、游戏）的查询，覆盖中英两种语言。数据集分为单源和多源两种类型，并根据信息所在的深度分为简单、中等和困难三个难度级别。
[*]Web Walker框架：采用多智能体框架，包括一个探测代理（explorer agent）和一个裁判代理（critic agent）。探测代理模拟人类在网页中点击按钮和跳转页面的过程，而裁判代理则负责存储搜索过程中的信息，并判断何时停止探索。
Web Walker项目的开源为研究者和开发者提供了一个强大的工具，用于提升LLM在复杂信息检索任务中的表现，同时也为RAG系统的进一步发展提供了新的思路。 {:5_106:} 朕已阅！有趣
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