WebWalker
WebWalker透過強大的爬行和索引功能探索網路的廣闊前景，提供高效、全面的網路資料解決方案。
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WebWalker - 多智能體框架評估大型語言模型
WebWalker是一個由阿里巴巴集團通義實驗室開發的多智能體框架，旨在評估大型語言模型（LLMs）在網頁遍歷任務中的表現。該框架透過模仿人類瀏覽網頁的行為，透過探索和評估範式系統地提取高品質資料。 WebWalker的主要優勢在於其創新的網頁遍歷能力，能夠深入挖掘多層訊息，彌補了傳統搜尋引擎在處理複雜問題時的不足。這項技術對提升語言模型在開放域問答中的表現尤為重要，特別是在需要多步驟資訊檢索的場景中。
面向人群
研究人員：專注於自然語言處理、資訊檢索和人工智慧領域的專業人士。
開發者：希望提升資訊檢索功能的應用程式開發者。
教育領域：學生和教師，幫助他們更能理解和應用網頁遍歷科技。
使用場景範例
研究者：可以使用WebWalker來評估和改進他們的語言模型在網頁遍歷任務中的表現。
開發者：可以將WebWalker整合到他們的應用程式中，以增強資訊檢索功能。
教育機構：可利用WebWalker開發相關課程與訓練項目，幫助學生掌握網頁遍歷技術。
產品特色
多智能體框架：模擬人類網頁瀏覽行為，實現高效率的資訊檢索。
深度遍歷：能夠處理複雜的多層資訊。
檢索增強生成（RAG）技術：提升語言模型在開放域問答中的表現。
基準測試資料集WebWalker QA：包含680個來自真實場景的查詢。
雙語支援：支援中文和英文，涵蓋會議、組織、教育和遊戲等多個領域。
使用教程
1. 造訪官方網站：了解WebWalker的功能和使用方法。
2. 下載程式碼和資料集：用於本地測試和開發。
3. 整合到現有專案：根據需要將WebWalker整合到現有的專案中，或基於其框架開發新的應用。
4. 利用API 和工具：進行網頁遍歷和資訊檢索任務。
5. 最佳化模型效能：參考WebWalker的文件和範例程式碼，優化模型的效能和表現。
