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# BrowseComp
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## 概述
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BrowseComp 是 OpenAI 推出的一项用于评估浏览和搜索智能体的基准测试。它包含 1,266 个难以查找、以事实为导向的问题，每个问题都有简短且可验证的答案。EvalScope 从 ModelScope 加载该数据集的镜像版本（`evalscope/browse_comp`）。
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## 任务描述
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- **任务类型**：搜索智能体的事实型问答
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- **输入**：具有挑战性的自然语言问题，通常需要持续的网页浏览才能解答
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- **输出**：解释、精确答案和置信度
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- **评分方式**：由大语言模型（LLM）裁判将最终答案与参考答案进行比对
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## 主要特性
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- 测试智能体的持久性、创造性搜索能力以及多跳证据收集能力
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- 使用简短答案以简化评分过程
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- 官方数据以加密 CSV 行的形式分发，并在评估时解密
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- 被归类为智能体（Agent）基准测试，兼容 EvalScope 的智能体循环模式
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- 默认支持单轮模型评估；当提供 `TaskConfig.agent_config` 时，也支持原生或外部智能体执行
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## 评估说明
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- 默认评估通过标准 EvalScope 数据集加载器从 ModelScope 加载 `evalscope/browse_comp`。
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- 使用 `TaskConfig.agent_config` 可启用 EvalScope 智能体循环功能（如原生工具调用或外部智能体运行器）来评估 BrowseComp。
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- 主要指标为 `is_correct`；同时也会报告 `is_incorrect`。
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- 默认启用 LLM 裁判；若未启用，则回退到 `JudgeStrategy.RULE`，即归一化精确匹配。
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## 属性
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| 属性 | 值 |
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| **基准测试名称** | `browsecomp` |
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| **数据集 ID** | [evalscope/browse_comp](https://modelscope.cn/datasets/evalscope/browse_comp/summary) |
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| **论文** | [Paper](https://arxiv.org/abs/2504.12516) |
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| **标签** | `Agent`, `Knowledge`, `QA` |
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| **指标** | `is_correct`, `is_incorrect` |
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| **默认示例数** | 0-shot |
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| **评估划分** | `test` |
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## 数据统计
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| 指标 | 值 |
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|--------|-------|
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| 总样本数 | 1,266 |
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| 提示词长度（平均） | 811.02 字符 |
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| 提示词长度（最小/最大） | 424 / 2219 字符 |
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## 样例示例
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*样例示例不可用。*
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## 提示模板
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**提示模板：**
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```text
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{question}
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你的回答应采用以下格式：
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Explanation: {{你对最终答案的解释}}
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Exact Answer: {{你简洁明确的最终答案}}
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Confidence: {{你对答案的置信度，介于 0% 到 100% 之间}}
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```
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## 使用方法
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### 使用 CLI
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```bash
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evalscope eval \
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--model YOUR_MODEL \
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--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
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--api-key EMPTY_TOKEN \
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--datasets browsecomp \
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--limit 10 # 正式评估时请删除此行
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```
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### 使用 Python
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```python
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from evalscope import run_task
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from evalscope.config import TaskConfig
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task_cfg = TaskConfig(
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model='YOUR_MODEL',
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api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
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api_key='EMPTY_TOKEN',
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datasets=['browsecomp'],
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limit=10, # 正式评估时请删除此行
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)
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run_task(task_cfg=task_cfg)
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``` |