使用场景
研究人员可以使用WebWalker来评估和改进他们的语言模型在网页遍历任务中的表现。
开发者可以将WebWalker集成到他们的应用程序中，以增强信息检索功能。
教育机构可以利用WebWalker来开发相关的课程和培训项目，帮助学生掌握网页遍历技术。
产品特色
通过多智能体框架模拟人类网页浏览行为，实现高效的信息检索。
支持网页的深度遍历，能够处理复杂的多层级信息。
结合检索增强生成（RAG）技术，提升语言模型在开放域问答中的表现。
提供了一个具有挑战性的基准测试数据集WebWalkerQA，包含680个来自真实场景的查询。
支持中文和英文两种语言，覆盖会议、组织、教育和游戏等多个领域。
使用教程
访问WebWalker的官方网站，了解其功能和使用方法。
下载WebWalker的代码和数据集，用于本地测试和开发。
根据需要，将WebWalker集成到现有的项目中，或者基于其框架开发新的应用。
利用WebWalker提供的API和工具，进行网页遍历和信息检索任务。
参考WebWalker的文档和示例代码，优化模型的性能和表现。
