Agentic Information Retrieval

📄 arXiv: 2410.09713v4 📥 PDF

作者: Weinan Zhang, Junwei Liao, Ning Li, Kounianhua Du, Jianghao Lin

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-10-13 (更新: 2025-02-23)

备注: 11 pages, perspective paper

💡 一句话要点

提出Agentic IR：利用LLM和AI Agent驱动的下一代信息检索范式

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Agentic信息检索 大型语言模型 AI Agent 信息状态 智能信息服务

📋 核心要点

  1. 传统信息检索系统依赖于静态的、预定义的信息条目，在动态和复杂的环境中存在局限性。
  2. Agentic IR将信息定义为动态的、上下文相关的信息状态，利用LLM和AI Agent实现目标信息状态。
  3. 论文从多个方面讨论了Agentic IR，并展望了其在构建更智能的下一代信息检索系统中的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了Agentic信息检索（Agentic IR），这是一种由大型语言模型（LLM）和AI Agent驱动的下一代信息检索范式。Agentic IR的核心转变在于将“信息”的定义从静态的、预定义的信息条目演变为动态的、上下文相关的信息状态。信息状态指的是用户在动态环境中所处的特定信息上下文，不仅包括已获取的信息条目，还包括实时的用户偏好、上下文因素和决策过程。传统的信息检索侧重于根据用户查询获取相关信息条目，而Agentic IR将其自然地扩展为在给定用户指令的情况下实现目标信息状态。本文从任务公式、架构、评估、案例研究以及挑战和未来展望等多个方面系统地讨论了Agentic IR。我们相信，本文提出的Agentic IR概念不仅拓宽了信息检索研究的范围，而且为更具适应性、交互性和智能化的下一代IR范式奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：传统信息检索系统主要解决从预定义语料库中检索与用户查询相关的信息条目的问题。然而，这种方法在处理动态环境和复杂用户需求时存在局限性，无法充分考虑用户的实时偏好、上下文因素和决策过程。现有方法的痛点在于缺乏对信息状态的动态建模和推理能力。

核心思路：Agentic IR的核心思路是将信息检索过程视为一个智能Agent与环境交互，并逐步达到目标信息状态的过程。通过引入LLM和AI Agent，系统能够理解用户的意图，感知环境的变化，并主动地获取、处理和利用信息，从而更好地满足用户的需求。这种范式转变将信息检索从被动的信息获取转变为主动的信息服务。

技术框架：Agentic IR的整体架构包含以下几个主要模块：1) 用户意图理解模块，负责解析用户指令，提取关键信息和目标；2) 环境感知模块，负责收集和分析环境信息，包括用户偏好、上下文因素等；3) 信息获取模块，负责从各种来源获取相关信息，例如搜索引擎、知识库等；4) 信息处理模块，负责对获取的信息进行过滤、排序、整合和推理；5) 决策执行模块，负责根据当前信息状态和用户目标，制定并执行行动计划，例如向用户推荐信息、提供建议等。

关键创新：Agentic IR最重要的技术创新点在于将信息检索问题重新定义为Agent与环境交互的问题，并引入了信息状态的概念。这种范式转变使得系统能够更好地理解用户的意图，感知环境的变化，并主动地获取、处理和利用信息。与现有方法相比，Agentic IR更加灵活、智能和适应性强。

关键设计：Agentic IR的关键设计包括：1) 如何有效地利用LLM进行用户意图理解和信息推理；2) 如何设计Agent的奖励函数，使其能够朝着目标信息状态前进；3) 如何构建一个能够模拟真实环境的仿真环境，用于训练和评估Agent；4) 如何处理信息的不确定性和噪声，保证Agent的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

由于是概念性论文，没有具体的实验结果。论文通过案例研究展示了Agentic IR在不同场景下的应用潜力，例如智能旅游规划、个性化教育等。这些案例表明，Agentic IR能够显著提升信息检索的效率和质量，并为用户带来更好的体验。

🎯 应用场景

Agentic IR具有广泛的应用前景，例如智能助手、个性化推荐系统、智能客服、决策支持系统等。它可以帮助用户更高效地获取所需信息，解决复杂问题，并做出更明智的决策。未来，Agentic IR有望成为构建更智能、更人性化的信息服务系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

Since the 1970s, information retrieval (IR) has long been defined as the process of acquiring relevant information items from a pre-defined corpus to satisfy user information needs. Traditional IR systems, while effective in domains like web search, are constrained by their reliance on static, pre-defined information items. To this end, this paper introduces agentic information retrieval (Agentic IR), a transformative next-generation paradigm for IR driven by large language models (LLMs) and AI agents. The central shift in agentic IR is the evolving definition of ``information'' from static, pre-defined information items to dynamic, context-dependent information states. Information state refers to a particular information context that the user is right in within a dynamic environment, encompassing not only the acquired information items but also real-time user preferences, contextual factors, and decision-making processes. In such a way, traditional information retrieval, focused on acquiring relevant information items based on user queries, can be naturally extended to achieving the target information state given the user instruction, which thereby defines the agentic information retrieval. We systematically discuss agentic IR from various aspects, i.e., task formulation, architecture, evaluation, case studies, as well as challenges and future prospects. We believe that the concept of agentic IR introduced in this paper not only broadens the scope of information retrieval research but also lays the foundation for a more adaptive, interactive, and intelligent next-generation IR paradigm.