الاستقصاء المعلوماتي هو خطوة أساسية في الإجابة على الأسئلة في المجال المفتوح، حيث يُعدّ جمع الأدلة من مصادر كبيرة بشكل فعّال أمرًا بالغ الأهمية. في الآونة الأخيرة، أثبتت النهج التكراري فعاليتها في التعامل مع الأسئلة المعقدة من خلال استرجاع أدلة جديدة بشكل تكراري في كل خطوة. ومع ذلك، تستخدم معظم النهج التكرارية الحالية استراتيجيات محددة مسبقًا، سواءً بتطبيق دالة الاسترجاع نفسها عدة مرات أو بتحديد ترتيب ثابت لدوال الاسترجاع المختلفة، مما يمنعها من تلبية المتطلبات المتنوعة التي تفرضها الأسئلة المختلفة. في هذه الورقة، نقترح استراتيجية جديدة ومُتكيفة للاستقصاء المعلوماتي في الإجابة على الأسئلة في المجال المفتوح، تُعرف بـ AISO. بشكل محدد، نُمذّل عملية الاسترجاع والإجابة بأكملها كعملية اتخاذ قرارات ماركوفية جزئياً مُلاحظة، حيث تُعرّف ثلاث أنواع من عمليات الاسترجاع (مثل BM25 و DPR والروابط التشعبية) وعملية إجابة واحدة على أنها إجراءات. وباستخدام السياسة المُتعلّمة، يمكن لـ AISO اختيار إجراء استرجاع مناسب بشكل تكيّفي في كل خطوة، استنادًا إلى الأدلة المجمعة والسؤال المُعاد صياغته، للعثور على الأدلة المفقودة، أو إخراج الإجابة مباشرةً عندما تكون المجموعة المجمعة من الأدلة كافية للسؤال. أظهرت التجارب على مجموعتي البيانات SQuAD Open و HotpotQA fullwiki، اللتان تُعدّان معايير مرجعية للاستجابة على الأسئلة في المجال المفتوح من نوع خطوة واحدة وخطوتين، أن AISO تتفوّق على جميع الطرق الأساسية ذات الاستراتيجيات المحددة مسبقًا من حيث تقييمات الاسترجاع والإجابة.