A Survey of Large Language Model Agents for Question Answering

📄 arXiv: 2503.19213v1 📥 PDF

作者: Murong Yue

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-03-24

💡 一句话要点

综述：基于大型语言模型Agent的问答系统研究

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

关键词: 大型语言模型 问答系统 智能Agent 信息检索 知识推理

📋 核心要点

  1. 传统问答Agent需要大量数据且泛化能力弱，难以适应新环境。
  2. 基于LLM的Agent利用LLM作为推理核心，通过与环境交互提升问答效果。
  3. 本文系统回顾了LLM Agent在问答任务中的设计，并探讨了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

本文综述了基于大型语言模型（LLM）的Agent在问答（QA）领域的发展。传统的Agent面临着显著的局限性，包括大量的数据需求和难以泛化到新环境。基于LLM的Agent通过利用LLM作为其核心推理引擎来解决这些挑战。通过与外部环境的交互，这些Agent相比于传统的QA流程和简单的LLM QA系统，实现了更优越的QA结果。我们系统地回顾了LLM Agent在QA任务中的设计，围绕规划、问题理解、信息检索和答案生成等关键阶段组织讨论。此外，本文还指出了当前存在的挑战，并探讨了未来研究方向，以提高LLM Agent QA系统的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统问答Agent数据需求大、泛化能力差的问题。现有方法难以有效利用外部知识，且推理能力有限，导致在复杂问答场景下表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为Agent的核心推理引擎，并使其能够与外部环境进行交互。通过这种方式，Agent可以利用外部知识来增强其推理能力，从而提高问答的准确性和泛化性。

技术框架：LLM Agent的整体框架通常包含以下几个主要模块/阶段：1) 规划（Planning）：确定解决问题的步骤和策略。2) 问题理解（Question Understanding）：分析问题，提取关键信息和意图。3) 信息检索（Information Retrieval）：从外部知识源（如搜索引擎、知识图谱等）检索相关信息。4) 答案生成（Answer Generation）：根据检索到的信息和LLM的推理能力，生成最终答案。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM作为Agent的核心推理引擎，并使其具备与外部环境交互的能力。这与传统的QA系统依赖于预定义的规则和固定的知识库有本质区别。LLM Agent能够根据问题的具体内容动态地调整其推理过程，并利用外部知识来增强其推理能力。

关键设计：关键设计包括：1) Prompt工程：设计合适的prompt来引导LLM进行推理和决策。2) 外部知识源的选择和集成：选择合适的外部知识源，并设计有效的集成方法，以便LLM能够充分利用这些知识。3) Agent的迭代和反馈机制：设计迭代和反馈机制，以便Agent能够不断学习和改进其推理能力。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的LLM和Agent架构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了当前LLM Agent在问答任务中的研究进展，并对比了其与传统QA系统和简单LLM QA系统的性能差异。通过与外部环境的交互，LLM Agent在问答准确性和泛化性方面均取得了显著提升。具体性能数据和提升幅度取决于具体的实验设置和数据集，但总体趋势表明LLM Agent具有巨大的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于智能客服、知识问答、智能助手等领域。通过构建基于LLM Agent的问答系统，可以有效提升机器在复杂场景下的问题解决能力，为用户提供更准确、更全面的信息服务。未来，该技术有望在教育、医疗、金融等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper surveys the development of large language model (LLM)-based agents for question answering (QA). Traditional agents face significant limitations, including substantial data requirements and difficulty in generalizing to new environments. LLM-based agents address these challenges by leveraging LLMs as their core reasoning engine. These agents achieve superior QA results compared to traditional QA pipelines and naive LLM QA systems by enabling interaction with external environments. We systematically review the design of LLM agents in the context of QA tasks, organizing our discussion across key stages: planning, question understanding, information retrieval, and answer generation. Additionally, this paper identifies ongoing challenges and explores future research directions to enhance the performance of LLM agent QA systems.