知识编译论文:导航树剪 91% 查询 token,BM25+M3 已达 85% 准确率
_reachsumit · x · 2026-11-02
arXiv 论文提出把「知识编译」作为 agent 检索的基础设施层：在文档入库时用 LLM 富化上下文，让 agent 拿到紧凑可导航的知识。
- 关键观察：检索已进入 agentic 时代，一个只配 BM25/grep 和 MiniMax M3 的搜索 harness 就能答对 BrowseComp-Plus 85%、多跳 FRAMES 91%，无需编译索引或向量库
- 真正的问题在上下文：不受约束的循环会重复查询、重读文档、用无用段落塞满窗口
- 提出的入库管线为文档生成导航层级（论点-证据叶子）、实体图谱、时间线、思维导图、本体、wiki 与记忆等结构化产物
- 反直觉发现：在有能力的 harness 下，结构化产物对准确率没有可测增益，PageIndex 式大纲在规模上反而退化——编译是「供给层」而非更好的检索器
- 实测机制：以论点-证据对为叶子的导航树，在证据充分时砍掉 91% 查询 token，不充分时只增加 1.9%，平均降 38%；盈亏平衡充足率仅 2%，实测约 43%
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