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论文页面 - 超越语义相似度：通过直接语料交互重新思考智能体搜索的检索方法

来源：https://huggingface.co/papers/2605.05242 发布于 5 月 3 日

#2 每日论文（https://huggingface.co/papers/date/2026-05-08） 作者：

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摘要

直接语料交互使智能体能够直接查询原始文本，从而实现更高效的智能体搜索，在复杂任务中优于传统检索方法。

现代检索系统（https://huggingface.co/papers?q=retrieval%20systems），无论是基于词法还是语义，都通过固定的相似度接口来暴露语料，这种接口将访问压缩为推理前的单次 top-k 检索步骤。这种抽象是高效的，但对于智能体搜索（https://huggingface.co/papers?q=agentic%20search）来说，它成为了瓶颈：精确的词法约束、稀疏线索的联合、局部上下文检查以及多步假设修正，都难以通过调用传统的现成检索器来实现；而早期被过滤掉的证据也无法通过更强后端推理来恢复。智能体任务进一步放大了这一局限性，因为这些任务要求智能体编排多个步骤，包括发现中间实体、组合微弱线索以及在观察到部分证据后修正计划。为突破这一局限，我们研究了直接语料交互（https://huggingface.co/papers?q=direct%20corpus%20interaction）（DCI），其中智能体通过通用终端工具（https://huggingface.co/papers?q=terminal%20tools）（例如 grep、文件读取、shell 命令、轻量脚本）直接搜索原始语料，无需任何嵌入模型、向量索引或检索 API。此方法无需离线索引，并能自然适应不断演变的本地语料。在 IR 基准测试（https://huggingface.co/papers?q=IR%20benchmarks）和端到端智能体搜索（https://huggingface.co/papers?q=agentic%20search）任务中，这一简单设置在多个 BRIGHT 和 BEIR 数据集（https://huggingface.co/papers?q=BEIR%20datasets）上显著优于强稀疏、密集和重排序（https://huggingface.co/papers?q=reranking）基线，并在 BrowseComp-Plus（https://huggingface.co/papers?q=BrowseComp-Plus）和多跳 QA（https://huggingface.co/papers?q=multi-hop%20QA）上取得了强精度，且不依赖任何传统语义检索器。我们的结果表明，随着语言智能体能力变强，检索质量不仅取决于推理能力，还取决于模型与语料交互的接口分辨率；DCI 为此为智能体搜索（https://huggingface.co/papers?q=agentic%20search）开辟了更广阔的接口设计空间。

查看 arXiv 页面（https://arxiv.org/abs/2605.05242）查看 PDF（https://arxiv.org/pdf/2605.05242）GitHub207（https://github.com/DCI-Agent/DCI-Agent-Lite）添加到收藏（https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2605.05242）

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Zhuofeng Li (@zhuofengli96475): 🔥 隆重介绍直接语料交互（DCI）！智能体搜索的最佳检索器就是不用检索器。

🚀 我们将整个智能体搜索流程——嵌入模型、向量索引、top-k 检索——全部替换成了 grep 和 bash。🔧

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