PaSa官網(wǎng)

字節(jié)跳動(dòng)推出的一款基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的開(kāi)源學(xué)術(shù)論文檢索AI智能體，可以模仿人類(lèi)研究者進(jìn)行論文搜索和篩選。

網(wǎng)站提供：行業(yè)圈子，教育學(xué)習(xí)，PaSa，AI智能體，論文。

PaSa簡(jiǎn)介

PaSa-Agent.ai是字節(jié)跳動(dòng)推出的一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)論文檢索AI智能體，能夠自動(dòng)調(diào)用搜索引擎、閱讀論文并追蹤引文網(wǎng)絡(luò)，為用戶提供精準(zhǔn)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)檢索服務(wù)。

PaSa核心功能：

• 智能檢索：PaSa-Agent能夠像人類(lèi)研究者一樣，PaSa能夠根據(jù)用戶輸入的學(xué)術(shù)問(wèn)題生成多樣化的搜索關(guān)鍵詞，自動(dòng)調(diào)用搜索引擎，并執(zhí)行多次搜索，生成并執(zhí)行多樣化的搜索關(guān)鍵詞，以覆蓋更廣泛的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。

• 復(fù)雜查詢處理：專(zhuān)為處理復(fù)雜的學(xué)術(shù)查詢?cè)O(shè)計(jì)，能夠理解詳細(xì)的研究需求，包括特定算法、研究方法或領(lǐng)域內(nèi)的細(xì)微差別。

• 引文網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航：不僅查找論文，還能通過(guò)PaSa追蹤相關(guān)論文的引文網(wǎng)絡(luò)，幫助用戶發(fā)現(xiàn)相關(guān)文獻(xiàn)和研究背景。

• 支持多領(lǐng)域查詢：雖然目前主要支持計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)查詢，但未來(lái)將逐步擴(kuò)展到其他學(xué)科領(lǐng)域。

• 閱讀和分析論文內(nèi)容：通過(guò)Crawler和Selector兩個(gè)核心組件，PaSa能夠高效地收集和篩選相關(guān)論文，確保檢索結(jié)果的精確性。

• 選擇相關(guān)參考文獻(xiàn)：PaSa能從海量文獻(xiàn)中篩選出與用戶查詢最相關(guān)的參考文獻(xiàn)，提供全面且準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。

PaSa性能亮點(diǎn)：

• 超越傳統(tǒng)搜索引擎：在RealScholarQuery基準(zhǔn)上，PaSa-7B模型在recall@20和recall@50指標(biāo)上分別比Google Scholar高出37.78%和39.90%，顯示了其在學(xué)術(shù)搜索領(lǐng)域的卓越性能。

• 與大型語(yǔ)言模型結(jié)合：盡管訓(xùn)練于合成數(shù)據(jù)，PaSa的性能超越了包括Google、Google Scholar、以及支持搜索的GPT-4o在內(nèi)的多個(gè)基線系統(tǒng)。

PaSa技術(shù)原理：

PaSa的核心包括兩個(gè)主要的LLM智能體：Crawler和Selector。Crawler負(fù)責(zé)通過(guò)搜索引擎收集與用戶查詢相關(guān)的學(xué)術(shù)論文，而Selector則負(fù)責(zé)精讀每一篇論文，評(píng)估其是否符合用戶需求。PaSa使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）和近端策略優(yōu)化（PPO）算法進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)合成數(shù)據(jù)集AutoScholarQuery和真實(shí)世界查詢基準(zhǔn)RealScholarQuery來(lái)提升搜索效率和準(zhǔn)確性。

PaSa應(yīng)用場(chǎng)景：

PaSa適用于學(xué)術(shù)研究、教育和企業(yè)研發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域。在學(xué)術(shù)研究中，PaSa可以幫助研究人員快速定位領(lǐng)域內(nèi)的里程碑論文，避免漏檢冷門(mén)研究。在教育領(lǐng)域，學(xué)生可以使用自然語(yǔ)言描述需求，PaSa自動(dòng)推薦分級(jí)文獻(xiàn)。在企業(yè)研發(fā)中，PaSa可以實(shí)時(shí)追蹤最新技術(shù)動(dòng)態(tài)：

• 學(xué)術(shù)研究：研究人員可以利用PaSa快速找到相關(guān)文獻(xiàn)，節(jié)省時(shí)間，提高研究效率。

• 文獻(xiàn)綜述：在撰寫(xiě)文獻(xiàn)綜述時(shí)，PaSa可以幫助研究者全面收集和分析相關(guān)文獻(xiàn)。

• 教育領(lǐng)域：教師和學(xué)生可以使用PaSa進(jìn)行課題研究和文獻(xiàn)查找，提升學(xué)習(xí)效果。

• 跨學(xué)科研究：PaSa的多領(lǐng)域支持使其適用于跨學(xué)科的研究項(xiàng)目，幫助研究者獲取不同領(lǐng)域的文獻(xiàn)。

如何使用PaSa-Agent.ai進(jìn)行學(xué)術(shù)查詢和文獻(xiàn)檢索？

在線使用

• 訪問(wèn)網(wǎng)站：訪問(wèn)PaSa-Agent.ai網(wǎng)站。

• 輸入查詢：在搜索框中輸入您的學(xué)術(shù)問(wèn)題或研究主題。

• 獲取結(jié)果：系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用搜索引擎，瀏覽相關(guān)論文并追蹤引文網(wǎng)絡(luò)，最終提供精準(zhǔn)、全面的學(xué)術(shù)論文檢索結(jié)果。

本地部署

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：下載并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，包括AutoScholarQuery和RealScholarQuery。

• 模型準(zhǔn)備：下載PaSa-7b-Crawler和PaSa-7b-Selector的模型檢查點(diǎn)。

• 運(yùn)行PaSa：按照提供的指南克隆GitHub倉(cāng)庫(kù)，安裝依賴(lài)項(xiàng)，并運(yùn)行PaSa。

PaSa-Agent.ai還具備強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化的能力，使用合成數(shù)據(jù)集AutoScholarQuery進(jìn)行訓(xùn)練，這個(gè)數(shù)據(jù)集包含35，000個(gè)細(xì)粒度學(xué)術(shù)查詢及其對(duì)應(yīng)的論文。此外，PaSa還開(kāi)發(fā)了RealScholarQuery基準(zhǔn)，收集真實(shí)的學(xué)術(shù)查詢，以評(píng)估其在更真實(shí)場(chǎng)景下的表現(xiàn)。

PaSa官網(wǎng)入口網(wǎng)址

https://pasa-agent.ai/

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