AGENT-CQ：基于大型语言模型的对话搜索自动生成与评估澄清问题

本研究解决了开放领域对话搜索系统中生成多样且有效的澄清问题所面临的可扩展性和适应性问题。AGENT-CQ框架通过LLM生成澄清问题并利用CrowdLLM评估其质量，实验结果表明，该方法在提高检索效果和问答质量方面显著优于现有基线。