Databricks提出Instructed Retriever方法，將系統規格納入搜尋與回覆生成流程
研究重點
Databricks旗下Mosaic研究團隊公佈Instructed Retriever研究，主張將系統規格（System Specification）帶入搜尋與回覆生成流程，讓企業搜尋代理更能遵循使用者指令。
效能表現
在一套企業問答資料集組合的評測中，Instructed Retriever相較傳統RAG的回覆品質提升超過70%。
應用實例
該方法已應用於Agent Bricks的Knowledge Assistant，用以提升企業級AI代理的搜尋與回覆能力。
技術結合
Instructed Retriever將傳統資料庫查詢與RAG（檢索增強生成）的相似性搜尋結合，為用戶提示提供更相關的回應。