CoSearchAgent: A Lightweight Collaborative Search Agent with Large Language Models

要約

共同検索は、複数のユーザーが協力して特定の検索タスクを実行することをサポートします。
研究によると、インスタント メッセージング プラットフォーム内で軽量の共同検索プラグインを設計すると、ユーザーの共同作業の習慣によりよく適合することがわかりました。
ただし、マルチユーザー対話シナリオは複雑であるため、完全に機能する軽量の共同検索システムを実装するのは困難です。
したがって、軽量の共同検索に関するこれまでの研究は、オズの魔法使いのパラダイムに依存する必要がありました。
近年、大規模言語モデル (LLM) がユーザーと自然に対話し、LLM ベースのエージェントを通じて複雑な情報探索タスクを実行することが実証されています。
したがって、共同検索の研究をより適切にサポートするために、このデモでは、LLM を利用した軽量の共同検索エージェントである CoSearchAgent を提案します。
CoSearchAgent は、このプラットフォームでのマルチパーティ会話中の共同検索をサポートできる Slack プラグインとして設計されています。
マルチユーザーの会話におけるクエリとコンテキストを理解する機能と、API を介して関連情報を Web で検索する機能を備えた CoSearchAgent は、関連する検索結果に基づいた回答でユーザーのクエリに応答できます。
また、必要な情報が不明瞭な場合には、明確な質問をすることもできます。
提案された CoSearchAgent は柔軟性が高く、共同検索に関するさらなる研究をサポートするのに役立つでしょう。
コードとデモビデオにアクセスできます。

要約(オリジナル)

Collaborative search supports multiple users working together to accomplish a specific search task. Research has found that designing lightweight collaborative search plugins within instant messaging platforms aligns better with users’ collaborative habits. However, due to the complexity of multi-user interaction scenarios, it is challenging to implement a fully functioning lightweight collaborative search system. Therefore, previous studies on lightweight collaborative search had to rely on the Wizard of Oz paradigm. In recent years, large language models (LLMs) have been demonstrated to interact naturally with users and achieve complex information-seeking tasks through LLM-based agents. Hence, to better support the research in collaborative search, in this demo, we propose CoSearchAgent, a lightweight collaborative search agent powered by LLMs. CoSearchAgent is designed as a Slack plugin that can support collaborative search during multi-party conversations on this platform. Equipped with the capacity to understand the queries and context in multi-user conversations and the ability to search the Web for relevant information via APIs, CoSearchAgent can respond to user queries with answers grounded on the relevant search results. It can also ask clarifying questions when the information needs are unclear. The proposed CoSearchAgent is highly flexible and would be useful for supporting further research on collaborative search. The code and demo video are accessible.

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