WebWalker

WebWalker是由阿里巴巴自然语言处理团队开发的一款工具，旨在评估并提升大型语言模型（LLMs）在网页浏览任务中的表现。该工具通过模拟网页导航过程，帮助模型更高效地处理长上下文信息。其核心功能包括多智能体框架，用于管理内存并支持模型在浏览过程中保持记忆；垂直探索策略，用于深入分析单个页面或相关页面链以获取深层次信息；以及WebWalkerQA数据集，包含680个具有挑战性的查询，覆盖多语言和多领域内容，用于测试模型性能。 此外，WebWalker还提供在线演示功能，用户可通过HuggingFace Leaderboard提交和比较不同方法的性能。其特点包括多源信息检索、多语言支持、多领域覆盖、多难度分级等。WebWalker不仅增强了信息检索能力，还具备良好的适应性和可扩展性，能够有效集成到现有的RAG系统中，提升模型在复杂任务中的表现。