Os Remendos de Sempre, e Onde Eles Param
Rerankers, reescrita, HyDE, loops e agentes ajudam, e por isso estão em toda parte. Aqui está o que cada um custa, onde cada um para no multi-hop, e a lacuna que sobra, medida.
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Blog
Notas da floresta
Notas de engenharia sobre navegação, ingestão, memória de agentes e benchmark honesto, escritas por quem rodou os experimentos.
Tokens por Resposta Correta, Não por Consulta
Custo por consulta faz a falha parecer desconto. Medido por resposta correta, o navegador de floresta gasta 0.58x os tokens de um baseline de RAG iterativo, mesmo modelo 12B. Aqui está a aritmética.
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Por Dentro do Benchmark de 11 Perguntas
Onze perguntas, cada uma exigindo ao menos três saltos encadeados. O mesmo modelo 12B marca 0/11 como leitor de RAG top-k e 11/11 como navegador de floresta. Como o benchmark foi construído e como rodá-lo de novo.
4 min de leitura
Uma Pergunta de Três Saltos, Passo a Passo
Uma pergunta, três documentos, traçada duas vezes: veja a recuperação top-k travar num beco sem saída em uma pergunta de três saltos, e o mesmo corpus respondê-la quando um agente o percorre nó a nó.
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Navegue, Não Recupere: Como É uma Caçada de Verdade
Três movimentos, uma caçada real pelo corpus de uma pequena empresa, e por que o mesmo modelo 12B sai de 0/11 para 11/11 quando caminha por uma floresta em vez de ler uma colagem top-k.
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Seu loop de RAG agêntico responde mais devagar e gasta mais por resposta correta. Nós medimos.
Loops de RAG iterativo escondem o custo no denominador errado. Medido por resposta correta: 0.58x os tokens e 8.4 s p95 contra 17.5 s, no mesmo modelo 12B.
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Quer a versão longa?
O paper traz a arquitetura completa, as tabelas do benchmark e os achados que não bateram seus critérios.