AIxiv专栏促进了学术交流，报道超过2000篇内容。通义实验室的WebWalker解决了传统搜索引擎在复杂信息检索中的不足，通过系统遍历网页获取深层信息，提升了大模型的检索能力。WebWalkerQA基准测试评估了其在多步骤网页交互中的表现，强调深度探索的重要性。
本研究针对传统搜索引擎提供的表面内容限制了大规模语言模型（LLMs）处理复杂信息的能力这一问题，提出了WebWalkerQA基准，评估LLMs在网站子页面中系统提取高质量数据的能力。研究结果表明，WebWalker结合检索增强生成（RAG）方法在真实场景中的水平和垂直整合展现出了显著的效果，具有重要的实用价值。
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