WinSyn：面向真实企业问答评估的自动化流水线
原文标题：WinSyn: An Automated Pipeline for Realistic Enterprise Question-Answering Evaluation
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针对企业问答中信息分散于邮件、聊天与文档且常相互冲突的复杂性，研究提出WinSyn自动化流水线，生成模拟长达数月、涉及多达25名多角色员工的企业项目合成邮件数据集及长短问答。用最新前沿模型评估标准智能体基线，各数据集平均得分均低于80%，表明企业级深度研究系统仍有较大提升空间。
- 问题
- 现有企业问答基准缺乏真实复杂度，难以反映信息分散冲突的职场场景。
- 方法
- 提出WinSyn自动化流水线，生成模拟数月、最多25名多角色员工的企业项目合成邮件数据及长短问答。
- 结果
- 各数据集上标准智能体基线平均得分均低于80%。
- 影响
- 企业级深度研究系统仍有明显提升空间，需用高复杂度真实感数据驱动开发。
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WinSyn生成模拟数月、多达25名多角色员工的企业邮件数据集，前沿模型智能体各数据集平均分均低于80%。
- •流水线自动生成模拟长达数月、最多25名多角色员工交互的企业项目合成邮件数据。
- •同时生成基于数据的长问答与短问答及金标准答案，强调歧义、信息分散与自然查询。
- •针对现有基准真实复杂度有限、答案偏短、查询不自然的问题。
- •用最新前沿模型评估标准智能体基线，各数据集聚合平均分均低于80%。
为什么重要：企业问答的难点在冲突与分散信息，低于80%的分数说明深度研究系统离企业部署仍有明显差距，也提示需要更真实的高复杂度评测数据。
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