CIR at iKAT SCAI 2026: Exploring Clarification Need Prediction in Agentic Conversational Search
CIR 在 iKAT SCAI 2026：探索代理式对话搜索中的澄清需求预测
🧭 代理式对话搜索 · 澄清需求预测
TH Köln
构建代理式对话搜索系统，比较两种澄清需求预测模型在混合主动搜索中的效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 代理式架构将检索、重排序、生成等组件工具化，由编排代理统一调度，这种设计可直接复用到对话推荐系统，实现多轮交互中的灵活工具组合与状态管理。
- 澄清需求预测模型可作为对话推荐的关键触发器：在商品属性模糊或用户意图不确定时，主动生成确认性问题（如“您更看重价格还是品牌？”），提升推荐精度与用户体验，尤其适用于高客单价决策场景。
- 采用轻量级 BERT 变体做二分类判断“是否需要澄清”，工程上易于集成进现有搜索/推荐 pipeline，延迟低，可作为强化学习智能体的 reward 信号或规则的前置条件。
- 混合主动（mixed-initiative）模式让系统在必要时介入提问，而非完全被动响应，平衡了自动化与人工干预，可降低推荐冷启动和长尾 query 的失败率。