PaSa是由字节跳动研究团队开发的学术论文检索智能体,旨在通过强化学习优化学术论文检索的效率和准确性,能够自主调用搜索引擎,阅读和分析论文内容,并选择相关参考文献,特别适用于处理复杂的学术查询。
功能特点
- 自主调用搜索工具:PaSa能够根据用户输入的学术问题生成多样化的搜索关键词,并执行多次搜索,确保全面覆盖相关文献。
- 阅读和分析论文内容:通过Crawler和Selector两个核心组件,PaSa高效地收集和筛选相关论文,确保检索结果的精确性。
- 支持复杂学术查询:PaSa专为处理复杂的学术问题设计,能够理解并处理细粒度的学术查询,例如涉及特定算法或研究方法的问题。
技术原理
PaSa的核心组件包括Crawler和Selector。Crawler负责通过搜索引擎收集与用户查询相关的学术论文,而Selector则负责精读每一篇论文,评估其是否符合用户需求。PaSa使用强化学习(RL)和近端策略优化(PPO)算法进行训练,通过合成数据集AutoScholarQuery和真实世界查询基准RealScholarQuery来提升搜索效率和准确性。

PaSa - 一个由字节跳动推出的学术论文检索智能体平台
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关于PaSa特别声明
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