摘要
针对法律语言复杂性及查询与案例间精确词汇对齐的挑战，本文提出一种无需参数训练的自进化框架，旨在增强 BM25 检索效果。该框架赋予基于大语言模型的智能体自动评估环境，使其能迭代生成重写规则、规划组合验证实验，并依据历史反馈剔除无效规则。在 LeCaRD-v2 基准上的实验表明，该方法优于非进化基线。分析揭示，智能体利用既往实验结果及内在的规则淘汰知识，是自进化优化规则集的关键机制。
AI 推荐理由
论文提出自进化框架，核心机制为代理迭代创建、验证及淘汰规则，实现自我改进。
研究机构
Center of Information Research, AMS
Discipline and Technology Research Center for Large Model Intelligence Applications
Hebei University of Engineering
论文信息