佐治亞大學推 IntrAgent 文獻解析準確率升 13.2%

跨文獻檢索的局限

在AI for Science快速推進的背景下，利用大語言模型檢索文獻回答科研問題已成常態，但傳統RAG或PaperQA等工具依賴廣泛的跨文獻檢索。

這類系統往往跨越數十甚至上百篇文獻提取零散片段，再交由模型拼接成答案，擅長宏觀綜述，面對單篇文獻的硬核問答卻極易出錯，產生幻覺。