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Query2Doc-Web
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Perplexity 发布 Q2D-Web 基准，用于评估代理式 RAG 系统中的检索性能
Perplexity 推出了 Q2D-Web，这是一个新的基准和排行榜，旨在评估代理式 RAG 系统中的检索性能。该基准使用了包含 1.9 亿个网页文档和超过 69,000 个代理重构查询的大型语料库，涵盖十种语言。初步评估显示，Perplexity 自家的 pplx-embed-v1-4b 模型在网页排名和综合召回率方面处于领先地位，而 Nemotron-3-Embed-8B 在引用检索方面表现出色。
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新的 Q2D-Web 基准测试评估 Agentic RAG 系统的检索能力
研究人员推出了 Q2D-Web，这是一个新的大规模基准测试，旨在评估 Agentic 检索增强生成 (RAG) 管道中的检索系统。该基准测试通过将包含 1.9 亿个文档的大型网络语料库与源自真实用户对话的 7 万个 Agent 重新制定的搜索查询配对，解决了现有数据集的局限性。Q2D-Web 提供了多个相关性判断集，并探索了子语料库采样技术，以在保持模型排名准确性的同时，加快评估速度。