PaSa是什么?一文让你看懂PaSa的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

PaSa概述简介

PaSa是字节跳动研究团队(ByteDance Research)推出的基于强化学习的学术论文检索智能体。能模仿人类研究者的行为,自动调用搜索引擎、浏览相关论文并追踪引文网络,为用户提供精准、全面的学术论文检索结果。

PaSa的功能特色

自主调用搜索工具:PaSa 能自动调用搜索引擎,根据用户输入的学术问题生成多样化的搜索关键词,并执行多次搜索,确保全面覆盖相关文献。

阅读和分析论文内容:PaSa 通过其核心组件 Crawler 和 Selector 实现高效的信息处理。Crawler 负责收集相关论文,包括通过扩展引文网络发现更多潜在相关的文献。Selector 则对收集到的论文进行精读,筛选出真正符合用户需求的文献。

选择相关参考文献:PaSa 能从海量文献中筛选出与用户查询最相关的参考文献,提供全面且准确的搜索结果。

支持复杂学术查询:PaSa 专为处理复杂的学术问题设计,能理解并处理细粒度的学术查询,例如涉及特定算法或研究方法的问题。

强化学习优化:PaSa 使用强化学习方法进行训练,通过合成数据集 AutoScholarQuery 和真实世界查询基准 RealScholarQuery 来提升搜索效率和准确性。

高效检索能力:PaSa 的检索速度极快,能在两分钟内完成一次详尽的学术调研。在性能测试中,PaSa 在 Recall@20 和 Recall@50 指标上分别比 Google Scholar 提升了 37.78% 和 39.90%。

PaSa的技术原理

核心组件:PaSa 的核心包括两个主要的 LLM 智能体:Crawler 和 Selector。

Crawler:负责通过搜索引擎收集与用户查询相关的学术论文。能生成多样化的搜索关键词,并执行多次搜索以最大化召回率。

Selector:负责精读 Crawler 找到的每一篇论文,评估其是否符合用户需求,提高搜索结果的精确性。

强化学习优化:PaSa 使用强化学习(RL)和近端策略优化(PPO)算法进行训练,以应对文献搜索中的稀疏奖励和长轨迹问题。训练过程中,PaSa 通过以下方式提升性能:

合成数据集:研究团队构建了 AutoScholarQuery 数据集,包含 35,000 个细粒度的学术查询及其对应的相关论文。数据来自顶级人工智能会议的论文。

真实世界数据集:为了评估 PaSa 在实际场景中的表现,团队还开发了 RealScholarQuery 数据集,收集真实世界的学术查询。

PaSa项目介绍

项目官网:pasa-agent.ai

GitHub仓库:https://github.com/bytedance/pasa

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2501.10120

PaSa能做什么?

学术研究中的文献调研:PaSa 可以帮助开发人员快速完成学术论文的检索和调研工作。通过模仿人类研究者的行为,自主调用搜索引擎、阅读论文并追踪引文网络,能在两分钟内完成一次详尽的学术调研。

高校科研与教学支持:在高校场景中,PaSa 可以作为科研辅助工具,帮助教师和学生快速获取相关学术资源。教师可以用 PaSa 快速调取学术资源库中的内容,辅助文献综述生成、研究实验设计以及论文翻译润色等工作。

知识产权分析:PaSa 的高效检索能力还可以应用于知识产权领域。

多任务学习与数据挖掘:南京大学 PASA 大数据实验室的研究表明,PaSa 的底层技术还可以应用于多任务学习和数据挖掘领域。

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