微软等提出 CorpusMap，为智能体检索语料预建实体导航层

微软及其合作者的论文，太炸了。

如果你运行的智能体会在大型文档集合中进行搜索，这篇论文值得你花时间一读。

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他们提出了 CorpusMap，它会预先解析整个文档集合中反复出现的实体，并为每个实体生成一个页面，链接到所有提及该实体的文档。

原始文档保持原位不动。

智能体阅读某个文档后，可以通过实体跳转到相关文档，从而避免重复搜索相同的证据。

在 7 个模型和三个基准测试上，答案质量提升了 6.4 到 11.7 分，同时输入 token 减少了 34% 到 57%。

它还优于 LLM Wiki 层和其他三种导航层。

该地图可以在不调用 LLM 的情况下构建，并在新文档到来时更新。

论文：arxiv.org/abs/2609.37226

与论文对话：academy.dair.ai/papers/follo…