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RAGFlow 团队实测:BM25 加 grep 也能撑起智能体检索
InfiniFlow 的 RAGFlow 团队在 MiniMax M3 上只用 BM25 和 grep 跑智能体检索,BrowseComp-Plus 达 85%、FRAMES 达 91%,未用任何向量或编译索引。随后叠加摘要树、PageIndex 式大纲、wiki 和图结构,FRAMES 准确率没有提升,大纲在规模变大后反而更差。结构的价值在省 token:叶节点为证据对的导航树平均减少 38% 查询 token,证据充分时降幅达 91%。代价是检索轮次增加,一组对照中 token 减半但延迟约增至三倍,加入决策门控后延迟从 140 秒降到 30 秒。
当前结论
RAGFlow 团队用 MiniMax M3 做了个实验:不建向量索引,光靠 BM25 和 grep 就能答对 91% 的 FRAMES。给智能体检索选型的人省了不少冤枉路。
2 个信源63° AI 热度最后更新 2026/11/2 15:15:02
证据链
2 个信源相关来源 1arXiv: DeepSeek
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