DocSage：一种面向多文档多实体问答的信息结构化智能体

针对多文档多实体问答中隐含逻辑追踪难的问题，现有大模型与 RAG 框架存在检索粗糙、关系整合低效及缺乏模式感知等局限。本文提出 DocSage，一种端到端智能体框架，集成动态模式发现、结构化信息提取及带误差保证的模式感知关系推理。该系统通过三大模块将非结构化文本转化为关系表，利用 SQL 索引精确定位事实，并基于结构化表示执行多跳关系推理，有效对齐跨文档实体。实验表明，其在相关基准测试中显著优于主流长上下文大模型与 RAG 系统。