Webwalker
WebWalker主要面向研究人员和开发者,特别是那些专注于自然语言处理、信息检索和人工智能领域的专业人士。它为他们提供了一个强大的工具来评估和改进大型语言模型在网页遍历任务中的表现。此外,它也适用于教育领域,帮助学生和教师更好地理解和应用
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简介
WebWalker是一个由阿里巴巴集团通义实验室开发的多智能体框架,用于评估大型语言模型(LLMs)在网页遍历任务中的表现。该框架通过模拟人类浏览网页的方式,通过探索和评估范式来系统地提取高质量数据。WebWalker的主要优点在于其创新的网页遍历能力,能够深入挖掘多层级信息,弥补了传统搜索引擎在处理复杂问题时的不足。该技术对于提升语言模型在开放域问答中的表现具有重要意义,尤其是在需要多步骤信息检索的场景中。WebWalker的开发旨在推动语言模型在信息检索领域的应用和发展。
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产品特色
通过多智能体框架模拟人类网页浏览行为,实现高效的信息检索。
支持网页的深度遍历,能够处理复杂的多层级信息。
结合检索增强生成(RAG)技术,提升语言模型在开放域问答中的表现。
提供了一个具有挑战性的基准测试数据集WebWalkerQA,包含680个来自真实场景的查询。
支持中文和英文两种语言,覆盖会议、组织、教育和游戏等多个领域。
使用教程
访问WebWalker的官方网站,了解其功能和使用方法。
下载WebWalker的代码和数据集,用于本地测试和开发。
根据需要,将WebWalker集成到现有的项目中,或者基于其框架开发新的应用。
利用WebWalker提供的API和工具,进行网页遍历和信息检索任务。
参考WebWalker的文档和示例代码,优化模型的性能和表现。
流量来源
直接访问27.61%外链引荐5.56%邮件0.08%
自然搜索5.56%社交媒体60.43%展示广告0.77%
最新流量情况
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英国
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地理流量分布全球图
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