检索作为推理：自我进化代理-本机检索通过 LLM-Wiki

LLM 代理要求检索的行为不像一次性上下文获取，而更像推理：搜索、阅读、遍历并在证据充足时做出决定。然而，当前的检索增强生成（RAG）系统将外部知识组织为通过嵌入相似性检索的平面块，从而暴露了不适合迭代推理代理的检索即查找界面。我们提出了 LLM-Wiki，一种代理原生检索系统，通过将外部知识视为可编译、可组合和自我进化的结构而不是静态检索索引来操作检索即推理范式。 LLM-Wiki 将文档编译为具有双向链接的结构化 Wiki 页面，通过标准工具调用接口公开搜索、读取和链接跟踪操作，并引入了用于持久结构和语义自我更正的错误手册。 LLM-Wiki 在 HotpotQA、MuSiQue 和 2WikiMultiHopQA 上取得了最先进的结果，比 HippoRAG 2、LightRAG 和 GraphRAG 高 2.0-8.1 F1 点。在 AuthTrace 上，LLM-Wiki 实现了最佳的整体准确性，尤其是在多文档结构化查询方面取得了显着的进步，证实了基于编译的检索超越了链式多跳推理。