Agentic AutoRAG：用 LLM 智能体自动诊断并优化 RAG 流水线
_reachsumit · x · 2026-10-07
arXiv 论文 Agentic AutoRAG 提出 用 LLM 智能体做多目标 RAG 超参数优化，解决配置 RAG 流水线成本高昂的问题。
核心设计：
- 不同于贪心搜索或贝叶斯优化只看聚合分数，该方法在每次试验后由 Diagnoser 把失败问题归因到检索还是生成环节，Proposer 再基于模型排名与价格知识库选择下一组配置，在准确率与成本间权衡、逼近 Pareto 前沿
- 配置用从语料构建的「冻结考卷」打分
实验结果：在三个多跳 QA 基准上 LLM-judge 准确率超过所有对比基线；前 10 次试验即达到统计基线 30 次试验的水平。在真实医疗语料上，成本感知模式取得 77% 的中位考卷准确率，高于最强基线。
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