NASA ha implementado un sistema público de búsqueda agéntica diseñado para ayudar a la comunidad de geociencias a encontrar conjuntos de datos y herramientas relevantes mediante consultas en lenguaje natural. Este servicio aprovecha el Grafo de Conocimiento de Observación Terrestre de NASA (NASA EO-KG) para abordar la dificultad de localizar recursos entre miles de activos de geociencias.

  • El sistema presenta NASA-EO-Bench, un benchmark abierto que contiene 47k pares consulta-conjunto de datos, incluyendo 21k consultas basadas en tareas.
  • Un puntuador neuronal ajustado finamente en este benchmark supera las líneas base cosine y BM25.
  • Combinar el puntuador neuronal con BM25 mediante fusión de puntuaciones aumenta Recall@10 (R@10) y MRR en más de 5 veces.
  • Añadir una etapa de reordenamiento agéntico zero-shot mejora MRR en un 28% en un subconjunto estratificado de 200 consultas sin entrenamiento adicional.

Los autores demuestran que el valor del grafo de conocimiento latente se amplía sustancialmente a través de la búsqueda agéntica, mostrando que el razonamiento de LLM complementa los métodos de recuperación supervisada.