研究人员开发了一个 Agentic Multi-Source Grounded 系统，以改进大型市场中的查询意图理解。该系统将 LLM 推理与目录实体检索管道和 agentic 网页搜索工具相结合，以处理模糊查询。它输出一个有序的多意图集合，然后使用业务策略进行消歧，在 DoorDash 的搜索平台上实现了 90.7% 的准确率。 AI
影响 该系统提供了一个可推广的范例，用于将基础模型与专有上下文和实时网络知识相结合，以大规模解决模糊的决策问题。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一个新的查询意图理解系统。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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