Agentic Information Retrieval

要約

1970年代以来、情報検索（IR）は、ユーザー情報のニーズを満たすために、事前に定義されたコーパスから関連情報項目を取得するプロセスとして長い間定義されてきました。
従来のIRシステムは、Web検索などのドメインで効果的ですが、静的な事前定義された情報項目への依存によって制約されています。
この目的のために、このペーパーでは、大規模な言語モデル（LLMS）およびAIエージェントによって駆動されるIRの変革的な次世代パラダイムであるエージェント情報検索（エージェントIR）を紹介します。
エージェントIRの中心的な変化は、静的な事前定義された情報項目から動的なコンテキスト依存情報状態への「情報」の進化する定義です。
情報状態とは、ユーザーが動的な環境内にいるという特定の情報コンテキストを指し、取得した情報項目だけでなく、リアルタイムのユーザー設定、コンテキスト要因、意思決定プロセスも含まれます。
このような方法では、ユーザークエリに基づいて関連する情報項目の取得に焦点を当てた従来の情報検索は、ユーザーの命令を考慮してターゲット情報状態を達成するために自然に拡張でき、それによってエージェント情報の検索が定義されます。
さまざまな側面、つまりタスクの策定、アーキテクチャ、評価、ケーススタディ、課題と将来の見通しからエージェントIRを体系的に議論します。
このペーパーで導入されたエージェントIRの概念は、情報検索研究の範囲を広げるだけでなく、より適応性があり、インタラクティブで、インテリジェントな次世代IRパラダイムの基礎を築くと考えています。

要約(オリジナル)

Since the 1970s, information retrieval (IR) has long been defined as the process of acquiring relevant information items from a pre-defined corpus to satisfy user information needs. Traditional IR systems, while effective in domains like web search, are constrained by their reliance on static, pre-defined information items. To this end, this paper introduces agentic information retrieval (Agentic IR), a transformative next-generation paradigm for IR driven by large language models (LLMs) and AI agents. The central shift in agentic IR is the evolving definition of “information” from static, pre-defined information items to dynamic, context-dependent information states. Information state refers to a particular information context that the user is right in within a dynamic environment, encompassing not only the acquired information items but also real-time user preferences, contextual factors, and decision-making processes. In such a way, traditional information retrieval, focused on acquiring relevant information items based on user queries, can be naturally extended to achieving the target information state given the user instruction, which thereby defines the agentic information retrieval. We systematically discuss agentic IR from various aspects, i.e., task formulation, architecture, evaluation, case studies, as well as challenges and future prospects. We believe that the concept of agentic IR introduced in this paper not only broadens the scope of information retrieval research but also lays the foundation for a more adaptive, interactive, and intelligent next-generation IR paradigm.

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