anon123312/retrieval-conditional-neurips2026

该数据集伴随NeurIPS 2026 D&B Track的提交，名为Retrieval-Conditional LLM-Agent Outcomes。数据集包含多个CSV文件和轨迹JSON文件，用于重现论文中的分析结果。具体文件包括每任务结果标签、聚合成功率和对比较、环境任务特征聚合、多骨干网络摘要以及评估轨迹JSON文件。数据集旨在研究检索条件对LLM代理结果的影响，特别是结构性和语义性效益的对比。

This dataset accompanies the NeurIPS 2026 D&B Track submission, titled Retrieval-Conditional LLM-Agent Outcomes. It includes multiple CSV files and trajectory JSON files for reproducing the analysis results in the paper. Specific files include per-task outcome labels, aggregate success rates and pairwise contrasts, environment task feature aggregates, multi-backbone summaries, and evaluation trajectory JSON files. The dataset aims to study the impact of retrieval conditions on LLM agent outcomes, particularly the contrast between structural and semantic benefits.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自一篇关于检索增强型语言模型代理的因果分析研究，旨在探究检索机制对代理任务决策成败的影响。数据集通过系统性地控制多个关键变量构建而成，覆盖了三种不同的语言模型主干（backbone）、三个模拟环境（ALFWorld、ScienceWorld、WebShop）以及检索条件与非检索条件等实验设置，针对每项任务记录了成功或失败的二进制标签。共计包含3,064条任务级别的结果条目，并汇总形成了54个聚合单元的成功率网格，辅以轨迹文件记录了模型与环境交互的原始对话与动作序列，为深入剖析检索行为的结构性效益提供了坚实的数据基础。

特点

该数据集的核心特点在于其多因素交叉实验设计，能够支持对‘检索是否必要’这一核心命题进行结构化拆解。数据集中不仅涵盖了环境特征与任务特征的多层级聚合统计，还提供了每一条轨迹的原始对话文本，便于研究者通过定性分析来补充定量结论。此外，数据集统一采用CC-BY-4.0许可协议，以标准化的Croissant 1.0元数据结构组织，确保了跨平台的可访问性与可复现性，适合用于复现论文中的统计检验或扩展环境特征分析。

使用方法

数据集的使用方法灵活且层次分明。对于仅需验证论文中统计结果的用户，可直接利用`per_task_outcomes.csv`与`stats_per_cell.csv`两个核心表格，进行成功率对比与条件效应的复现；如需进一步开展特征相关性分析，可使用`feat_env_aggregate.csv`中的环境级任务特征聚合数据。对于希望进行定性观察或扩展特征工程的用户，则可解压`trajectories.tar.gz`文件，获取每一条评估轨迹的详细JSON内容，包括模型原始输出、环境观察及解析动作，以支持更深入的行为分析与检索效用的机制研究。

背景与挑战

背景概述

在大型语言模型（LLM）驱动的智能体研究中，检索增强生成（RAG）被广泛视为提升模型在复杂交互任务中表现的关键技术。然而，检索环节的引入是否在所有情况下都能带来实质性收益，仍是一个悬而未决的核心问题。由NeurIPS 2026 D&B Track提交的研究团队创建的retrieval-conditional-neurips2026数据集，旨在系统剖析检索行为对LLM智能体任务成功率的因果影响。该数据集于2025年发布，主要由参与该投稿的匿名研究者与机构构建，聚焦于AlfWorld、ScienceWorld、WebShop等多个具身与网络交互环境中的智能体决策结果。通过对不同基座模型（backbone）、任务条件与检索策略的3,064组实验结果进行结构化记录，该数据集为理解检索信号的结构性与语义性贡献提供了量化基准，推动了交互式智能体评价方法的严谨化发展。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于：当前RAG方法常默认检索必然提升性能，但缺少对检索收益来源的细粒度分解——是源自检索内容的结构线索（如格式、关键词出现），还是语义匹配本身？传统评价方式难以隔离这两种效应，导致智能体设计缺乏可解释的优化方向。在构建过程中，挑战则体现在多环境、多基座模型下的实验控制与数据一致性保障：如何在AlfWorld、ScienceWorld等异质任务中设计统一的任务模板与检索条件变量，使得对比结果具有因果效力；同时，轨迹数据的标准化整理（如解析非结构化LLM响应并映射至环境观测）需克服格式不一致与状态对齐难题，最终生成可复现的CSV与JSON档案，以支撑论文中每一条统计结论的可验证性。

常用场景

经典使用场景

在检索增强生成（RAG）与大型语言模型智能体（LLM-Agent）的交叉领域中，本研究提出的Retrieval-Conditional NeurIPS 2026数据集，为探究检索操作对智能体任务成败的因果效应提供了标准化评估基准。该数据集精心编排了从多种主流骨干模型（如GPT、Llama系列）在AlfWorld、ScienceWorld、WebShop等具身与交互式环境中的运行轨迹与结果，涵盖了3,064条任务级成功/失败标签。经典使用中，研究者可籍此对比同一任务下有无检索条件时的性能差异，精准剥离结构收益与语义收益，从而揭示检索机制在推理密集型与工具调用型场景中的真实贡献。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了一系列探索检索与推理耦合机制的前沿工作。首先，基于其提供的任务特征聚合数据，研究者提出了“任务特征对齐（TFA）”框架，将任务的结构复杂度、工具需求密度等量化为连续指标，用于预测检索策略的边际收益。其次，数据集中保存的完整LLM响应与解析动作构成了训练“条件检索控制器”的天然训练集，此类控制器学习在交互过程中动态决定何时调用外部知识库。更为深远的是，该数据集的负结果集（即检索未带来增益的案例）催生了对“检索幻觉”的系统研究，引导社区开发出基于不确定性感知的检索触发机制，标志着RAG领域从“检索至上”向“精准干预”的认知跃迁。

数据集最近研究

最新研究方向

当前研究聚焦于探究检索增强生成（RAG）系统中语义信息与结构信息对智能体决策贡献的分离。通过对比不同环境下LLM智能体在有无检索条件支持下的任务成功率，该数据集揭示了任务表现的提升主要源于交互结构的优化，而非语义检索内容的增益。这一发现挑战了RAG领域的传统假设，为构建更高效、更具解释性的LLM智能体系统提供了全新视角，也推动了针对结构驱动型智能体架构的后续探索。