When Agentic Retrieval Fails Silently: Framework and Production Evidence from a Creative AI Assistant
Agentic 检索静默失败：LARA 框架与 Adobe Express 生产证据
🧭 Agentic Retrieval 评估归因 ★ 深度解读
Adobe
提出 LARA 三层评估与四字段血缘 schema，解决 agentic 助手检索归因缺失，并用 Adobe Express 生产数据验证
📌 工作参考价值（4 点）
- 不要用 assistant-wide CTR/reformulation 作为检索指标；只在 retrieval 触发的 turn 上计算，并把 reformulation 拆成 Search Reformulation 与 Downstream Correction，避免把生成润色误判为检索失败。
- 至少先加 returned_asset_ids（检索触发时的完整排序列表），这是解锁 Layer 1 离线评估的最高价值单一字段；再加 retrieval_id / consumed_asset_id / source_retrieval_id 做跨 turn、跨 session 归因，纯日志改动无需新模型。
- 对电商/Agent RAG 场景，显式打 retrieval role tag（direct retrieval、retrieve-then-act、reference input 等），并分开统计 GPR、ACR、ORF、UOR，不要把 UOR 当成成功或放弃。
- 关注 Layer 0 planner routing：如果检索触发率极低，先估算 missed-retrieval rate，用 ground-truth intent 对照 planner 决策；否则再好的 Layer 1 也只覆盖极少流量。