历史档案对检索增强生成系统构成了严峻挑战：文档常因 OCR 降质、体裁与来源多样而难以直接使用，并且学术与机构使用场景要求强源可追溯性。为此我们提出 TRACE，一个无需额外训练的代理检索框架，专注于历史语料库的可追溯来源发现。该系统在 DECIDON 项目中研发，项目聚焦法国第三共和国议会辩论与报刊之间的政治话语流通，涉及大量数字化历史收藏并服务于机构级需求。原型已在项目内部部署，支持六所合作机构的 24 位研究者使用。我们在 HistoriQA-ThirdRepublic 基准上进行评估，该基准包含 1,752 条关于 1887 年议会辩论与报纸的法语历史问题，文档来源于法国国家图书馆的数字化收藏。TRACE 在 R@10 达到 0.856，MRR 为 0.653，显著优于稀疏、密集、图结构以及其他代理 RAG 基线，尤其在多跳和跨语料库问题上提升最大。默认托管推理配置下每问成本约为 $0.02，保持了对缺乏高性能 GPU 设施的遗产机构、实验室或企业的经济可行性。这表明在大规模数字图书馆与档案中，检索可追溯性与语料感知的代理设计能够成为比重训练或图构建更实用的替代方案。
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