arXiv · cs.AI· Jeonghwan Choi, Jibin Hwang, Hayoon Park, Hyeonjae Cheon, Hwanjun Song·· 2 天前
RetailBridge与RetailRAG评测跨异构数据源的企业零售Agent工作流
Toward Agentic Retrieval-Augmented Generation for Enterprise Retail Workflows over Heterogeneous Data Sources
arXiv:2610.25096v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Jeonghwan Choi, Jibin Hwang, Hayoon Park, Hyeonjae Cheon, Hwanjun Song
研究任务与主要进展
研究提出RetailBridge零售基准和RetailRAG框架，用于评估LLM Agent在结构化商品、订单记录及非结构化咨询和评论之间串联证据的工作流。摘要称，RetailRAG通过自动模式简报、来源路由的规划链和诊断式规划修订，在全部评估维度上优于现有agentic RAG基线；对十种LLM的评测显示，多源证据串联是跨模型和规模的主要瓶颈。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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