TRACE：面向数字档案的可问责智能体检索框架
原文标题：TRACE: Accountable Agentic Retrieval for Source Discovery in Digital Archives
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研究推出免训练的智能体检索框架TRACE，针对OCR退化、体裁异构的历史档案实现可追溯的来源发现，已在法国第三共和国政治话语项目DECIDON内部部署，服务六家机构24名研究者。在1752道法语历史问题基准HistoriQA-ThirdRepublic上取得R@10=0.856、MRR=0.653，优于稀疏、稠密、图与智能体RAG基线。每问成本约0.02美元，适合缺乏本地GPU的遗产机构。
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免训练智能体检索框架TRACE在法语历史档案基准上R@10=0.856、MRR=0.653，每问约0.02美元。
- •针对OCR退化、体裁异构的历史档案，实现可追溯的来源发现，无需训练
- •已在DECIDON项目内部部署，服务六家机构24名研究者
- •在1752道法语历史问题基准HistoriQA-ThirdRepublic上，R@10=0.856、MRR=0.653，优于稀疏、稠密、图与智能体RAG基线
- •多跳与跨语料问题上增益最大，默认托管推理配置下每问成本约0.02美元
为什么重要：为缺乏本地GPU的遗产机构、实验室提供低成本可问责检索方案，也说明免训练智能体RAG在专业语料上的可行性。
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