智能摘录：WebNote

算法介绍

清小搭中的智能摘录功能源自UltraRAG中的WebNote算法，你可以理解成是知识问答的高级演进，它不仅仅是简单的“检索+生成”，更强调自主的、迭代的、多步骤的推理和探索过程。

WebNote结合了代理式RAG的理念，即LLM作为一个“研究代理”，能够自主地规划、执行、评估并调整其研究策略。和清小搭的主干链路（知识问答）相比，智能摘录有以下几个优势：

• 多步推理和动态规划： 它将复杂问题分解为多个子问题，并为每个子问题制定检索和分析计划，并根据中间结果动态调整后续的检索策略和分析方向

• 主动探索和发现： 智能摘录不仅仅是根据关键词检索，它能主动探索相关概念、寻找潜在的联系、甚至发现新的洞察，超越了简单问答的范畴

• 信息综合与交叉验证： 通过从多个来源获取信息，进行复杂的综合、比较和交叉验证，识别信息中的不一致或冲突，从而提供更全面、更可靠的笔记

• 更高质量的笔记生成： 最终输出的不仅仅是答案，而通常是结构化、多章节的笔记

智能摘录的主要技术流程是，首先根据用户的问题进行分析，生成一个笔记撰写计划和一个笔记的大纲，然后针对笔记中的每个章节，检索相关信息，并完成章节的撰写，最后结合笔记，生成一个完整的、有深度的答案。下图是一个智能摘录的工作示例。

效果展示

为了更加直观的展示清小搭的回答过程，以下给出了一段演示视频。