迈向自我进化的智能文献检索系统

针对传统检索无法理解复杂意图、而前沿大语言模型成本高且存在幻觉的问题，研究团队提出了自我进化的智能文献检索系统PaSaMaster。该系统通过迭代式意图分析、检索与排序，将文献检索转变为动态演进的过程，并采用三项关键设计：利用排序证据揭示信息缺口以优化搜索；将检索定义为意图-论文相关性排序任务，从根本上杜绝虚假文献；通过分离规划与检索来提升效率，仅用大模型理解意图，而将大规模检索与评分交由轻量模型处理。在涵盖38个学科的基准测试中，该系统将传统关键词检索的F1分数提升15.6倍，完全消除了文献幻觉，且性能超越GPT-5.2达30%，计算成本仅为后者的1%。