Sep, 2021

交互代理增强搜索引擎

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TL;DR本文介绍了设计搜索代理的成功步骤，通过机器学习元策略来迭代查询精细化。文章提出了一种新颖的方法，使用机器阅读辅助挑选查询结果的精炼术语，使代理能够通过简单而有效的搜索操作对查询和搜索结果进行细粒度和透明的控制。通过自主学习，利用基于 Transformer 的语言模型来生成综合搜索会话，并介绍了一种强化学习代理，其具有动态限制的动作，可以从零开始学习交互式搜索策略。我们的搜索代理只使用传统的基于词项的 BM25 排名函数和可解释的离散筛选和筛选操作，即可达到与最新的神经方法相当的检索和答案质量性能。
发现论文，激发创造
  • 高效即时搜索的深度强化学习智能体

    本研究提出了一种基于强化学习的方法来解决实时搜索中高负载问题，并通过评估框架验证了其在搜索效果和性能上的优越性。

    Mar, 2022

  • 超越查询：通过强化学习训练更小的语言模型进行网络交互

    针对传统搜索系统在产品搜索等场景中面临的挑战，本研究介绍了一种用于智能网页交互的基于语言模型和强化学习的框架，名为 GLAINTEL。GLAINTEL 通过引入基于 transformer 模型的 Flan-T5 架构，结合语言建模和价值评估模块，实现了对网页环境中搜索能力的增强。通过系统评估不同场景下的训练效果，发现在无人示范的情况下，无监督学习方法的效果优于行为克隆方法，同时将人类示范与强化学习相结合的模型效果与使用 GPT-4 模型的结果相当。

    Apr, 2024

  • 基于搜索智能体和混合环境的零次检索

    本文主要研究的是学习搜索领域中，通过基于符号的查询重构策略组合基于词项的传统检索来学习人工智能搜索引擎检索的能力，同时也拓展到了混合检索环境来进行离散查询操作，本文的实验证明了在这种混合环境下，基于 HRE 的搜索代理在 BEIR 任务中优于传统方法。

    Sep, 2022

  • 任务导向的强化学习查询重构

    介绍了一种基于神经网络的查询重构系统，使用强化学习训练神经网络，动作是选择术语以建立重构查询，回报是文档召回率，我们在三个数据集上评估了我们的方法，相对 Recall 方面有 5-20% 的改进。此外，我们提供了一种简单方法来估算模型在特定环境中的保守上限性能，并验证存在很大的改进空间。

    Apr, 2017

  • 信息搜索智能体

    本研究通过将深度神经网络和强化学习技术相结合，实现了一种基于内部奖励机制的主动信息搜寻系统，通过在部分可见的环境中寻找并整合信息以实现各种目标，实验表明这种方法可以显著提高智能体搜寻信息的效率。

    Dec, 2016

  • ChatShop: 与语言代理商进行交互式信息搜索

    我们使用网络购物任务作为示例，将其重新定义为一个信息检索任务，并引入购物者角色作为一个受限通信通道，以此来评估语言智能代理系统探索和积累信息的能力。我们的实验证明，该任务能够有效地评估代理系统通过多轮交互获取和积累信息的能力。同时，我们发现基于 LLM 模拟的购物者在错误模式方面与真实人类购物者存在相似性。

    Apr, 2024

  • 利用搜索引擎增强的对话响应生成及廉价监督查询生产

    通过使用查询产生器从动态信息检索引擎检索知识，为聊天机器人生成响应的对话模型中，基于廉价噪声监督的训练算法用于产生查询，调整查询生成器而无需人为标注黄金查询，取得了不错的检索效果，大大提高了聊天机器人响应的质量。

    Feb, 2023

  • 分析一个主动问答机器人所学习到的语言

    该文章分析了一个被训练使用强化学习的代理程序学到的语言，作为 ActiveQA 系统的组成部分。在这个系统中，问题回答被框架化为一项强化学习任务，代理学习重构用户问题以引出最佳答案。研究发现，代理程序并没有学习与语义相关的转换，而是通过学习传统的信息检索技术（如 tf-idf 重新加权和词干化）来适应回答系统的语言。

    Jan, 2018

  • 语言模型代理的树搜索

    我们提出了一种推理时间搜索算法，用于在交互式网络环境中使语言模型代理能够进行探索和多步规划，实验证明搜索对于网络代理的有效性，并且在测试时间计算方面的性能随着增加而提高。

    Jul, 2024

  • 基于端到端强化学习的对话代理人信息获取

    本文提出 KB-InfoBot，这是一个多轮对话代理，帮助用户在不需要编写复杂查询的情况下搜索知识库。通过将符号查询替换为对知识库的感兴趣实体的 “软” 后验分布的较强检索过程，并将其与强化学习器集成，可以在模拟和实物用户上实现更高的任务成功率和奖励。同时，我们还提出了一个完全神经化的端到端代理，其完全是根据用户反馈进行训练，并探讨了其向个性化对话代理的应用。

    Sep, 2016