AI検索パラダイムへ向けて

要旨: 本論文では、AI検索パラダイムを導入します。これは、人間の情報処理と意思決定を模倣する能力を備えた次世代検索システムの包括的な設計図です。このパラダイムは、四つのLLM駆動エージェント（Master、Planner、Executor、Writer）からなるモジュラーアーキテクチャを採用しており、単純な事実クエリから複雑な多段階推論タスクに至る、情報ニーズの全スペクトルに動的に適応します。これらのエージェントは、連携したワークフローを通じて動的に協働し、クエリの複雑さを評価し、問題を実行可能な計画へ分解し、ツールの使用、タスクの実行、コンテンツの統合を調整します。本論文では、このパラダイムを実現するための主要な手法を体系的に提示します。これには、タスク計画とツール統合、実行戦略、整合性の取れた堅牢な検索補強生成、および効率的なLLM推論が含まれ、アルゴリズム技術と基盤レベルの最適化の両方を網羅します。これらの基礎的な要素に関する詳細なガイドを提供することにより、本研究は信頼性が高く、適応性があり、かつスケーラブルなAI検索システムの開発を促進することを目指します。