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Iterative Reading — Progressive Information Extraction from Literature concept 2026-06-04
information-extraction
iterative-process
llm-agent
scientific-literature
ma-intragent-2026

Iterative Reading迭代阅读

定义intragent 第二阶段的机制——按章节排序结果逐步阅读文献,提取关键细节,直至信息充分。

动作循环

每一步Agent 从预定义的三个动作中选择:

1. 重排序章节访问Reordered Section Access

  • section-ranking 输出列表 C_R 中获取下一个章节
  • 确保按估计相关性降序阅读
  • 保持专注且高效的阅读轨迹

2. 章节细节提取Section Detail Extraction

  • 从当前章节提取与查询相关的关键科学细节 Dᵢ
  • 包括:术语、数值数据、实验设置、测量结果、统计指标、比较/因果陈述
  • 每个细节锚定到原始句子并存入短期记忆
  • 供最终答案合成使用

3. 信息充分性检查Information Sufficiency Check

  • 这是抑制 hallucination-mitigation 的核心机制
  • LLM 评估已积累的所有细节 {D₁, ..., Dₘ} 是否足以回答问题 Q
  • 不足 → 继续读下一节("NO"
  • 充分 → 终止循环("YES"

三种置信度模式

模式 行为 开销
保守型 读少量章节即终止
平衡型(默认) 中等章节数
激进型 读取更多章节

最终答案合成

循环终止后(读 m 个章节LLM 综合所有累积细节生成最终答案:

A = LLM(D₁, ..., Dₘ, Q)

关键设计洞察

  • 防止过早终止:相关证据可能分散在多个非相邻章节——充分性检查跨节累积证据
  • 显式幻觉控制:与 RAG 的隐式可靠性不同,充分性检查是显式的质量闸门
  • 自适应开销:置信度模式在准确性与计算成本间提供可控权衡

相关概念