生成式检索中的学习排序
通过蒸馏技术，提出了一种名为 DGR 的可行框架，利用排名模型作为教师角色，通过专门设计的蒸馏 RankNet loss 来优化生成式检索模型，从而提升了当前生成式检索系统的性能。
Feb, 2024
通过综述 Generative Retrieval（GR）的关键发展、索引和检索策略和挑战，讨论了具有挑战性的生成查询质量、可学习文档标识符、可扩展性和多任务学习框架等未来研究方向，旨在为 GR 提供基础理解并激发信息检索领域的进一步创新。
Jun, 2024
本研究旨在重新审视信息检索的生成式框架，并比较其与基于语义相似性的判别式模型在答案选择任务上的表现。同时，还展示了非似然损失对信息检索的有效性。
Oct, 2020
信息检索系统 (IR) 是用户访问信息的关键工具，也是搜索引擎、问答系统和推荐系统等场景中被广泛应用的工具。本文综述了生成式信息检索 (GenIR) 的最新研究进展，涉及到生成式文档检索 (GR)、可靠响应生成以及 GenIR 系统的评估、挑战和未来前景。
Apr, 2024
本文提出了一种名为 GripRank 的算法，它通过从一个生成式的通道评估器到一个通道排名器的知识精华的提炼来解决候选通道在检索过程中被平等对待的问题，并通过设计一套课程知识提炼机制来提升知识的提炼质量，实现了对答案的生成和文本排名的优化，最终在 KILT 基准测试中展现出优于同类方法的结果。
May, 2023
通过调查信息检索和自然语言处理文献，识别生成式检索中的搜索任务和系统架构，开发相应的用户模型并研究其操作化，该文理论分析为生成式即时检索系统的评估提供了基础和新洞察。
Nov, 2023
本文对生成式检索技术进行了第一次经验研究，通过使用合成查询作为文档表示进行索引，以及调整内部架构，探索了在不同语料库规模下扩展生成式检索的几个关键点，发现在小规模语料库上生成式检索和最先进的双编码器具有竞争力，但在数百万篇章的大规模语料库上实现可扩展性仍然是一个重要的未解决问题。
May, 2023
本研究提出一种名为 Iter-RetGen 的方法，通过检索和生成的迭代协同作用，以全面地处理检索到的知识并在不受结构约束的情况下实现灵活的生成，而这可以在多跳问答、事实验证和常识推理等任务中实现可比甚至优于现有检索辅助基准的效果，同时减少检索和生成的开销，从而提高了性能。
May, 2023
该研究论文介绍了一种统一的语言模型，通过将生成检索、闭书生成和 RAG 有机地结合，利用外部语料库处理各种知识密集型任务。该模型通过引入不同机制实现了有效的检索和生成，并在广泛使用的 KILT 基准测试中展现了出色的性能。
Feb, 2024