面向检索代理的自然语言查询到配置的转换

Melissa Z. Pan, Negar Arabzadeh, Mathew Jacob, Fiodar Kazhamiaka, Esha Choukse, Matei Zaharia

2026

摘要

本文提出了BRANE系统，利用大语言模型将自然语言查询转换为工作负载特征，并训练轻量级预测器来估计不同管道配置的正确性，从而在推理时根据准确率或预算目标选择最优配置。实验表明，BRANE在多个基准测试中实现了成本-质量帕累托前沿的改进，相比固定配置可降低高达89%的成本。

retrieval agentsconfiguration optimizationcost-quality tradeoffLLM routinginference-time selection

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