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🚀 快速阅读

1. 功能：WebWalker通过多智能体框架和垂直探索策略，帮助模型处理长上下文信息。
2. 数据集：提供WebWalkerQA数据集，包含680个多语言、多领域的查询，用于测试模型性能。
3. 应用：适用于智能信息检索、多源信息整合、数据收集与分析等场景。

正文（附运行示例）

WebWalker 是什么

WebWalker是阿里巴巴自然语言处理团队开发的工具，旨在评估和提升大型语言模型（LLMs）在网页浏览任务中的性能。通过模拟网页导航任务，WebWalker帮助模型更好地处理长上下文信息，提升其在复杂网页浏览任务中的表现。

WebWalker的核心功能包括多智能体框架、垂直探索策略以及WebWalkerQA数据集。这些功能使得WebWalker能够有效管理内存、深入探索网页内容，并通过数据集测试模型的性能。

WebWalker 的主要功能

• 多智能体框架：支持模型在浏览网页时保持对之前交互的记忆，更好地处理需要长上下文信息的任务。
• 垂直探索：深入探索单个页面或相关页面链，寻找和回答问题所需的信息。
• WebWalkerQA 数据集：包含680个具有挑战性的查询，覆盖多语言和多领域的网页内容，用于测试模型的性能。
• 性能评估：通过HuggingFace的Leaderboard提交和比较不同方法的性能。

如何运行 WebWalker

1. 环境配置

首先，确保你已经安装了Python 3.10，并创建了一个虚拟环境：

conda create -n webwalker python=3.10
git clone https://github.com/alibaba-nlp/WebWalker.git
cd WebWalker
pip install -e .
pip install -r requirements.txt
crawl4ai-setup
crawl4ai-doctor

2. 运行本地演示

在运行之前，请设置你的API密钥：

export OPEN_AI_API_KEY=YOUR_API_KEY
export OPEN_AI_API_BASE_URL=YOUR_API_BASE_URL

或者使用Dashscope API密钥：

export DASHSCOPE_API_KEY=YOUR_API_KEY

然后，运行app.py文件：

cd src
streamlit run app.py

3. 运行RAG系统

你可以通过以下命令运行RAG系统：

cd src
python rag_system.py --api_name [API_NAME] --output_file [OUTPUT_PATH]

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/Alibaba-nlp/WebWalker
• HuggingFace 仓库：https://huggingface.co/datasets/callanwu/WebWalkerQA
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.07572

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