摘要
本文探讨结构化链接数据（如 Schema.org 标记及可解引用实体页）能否提升标准及 Agent 驱动型 RAG 系统的检索精度与回答质量。通过在四个领域的对照实验，比较了不同文档表示与检索模式。结果表明，包含代理指令与导航功能的增强型实体页格式，使标准 RAG 准确率提升 29.6%，全 Agent 流程提升 29.8%。该研究证实结构化数据作为记忆层的有效性，并开源了相关数据集与评估框架。
AI 推荐理由
论文核心研究结构化链接数据作为 Agent 的记忆层，显著提升检索与回答质量。
研究机构
WordLift, Rome, Italy
论文信息