Jul, 2023

信息检索与大型语言模型结合：中国信息检索社区的战略报告

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TL;DR信息检索领域，自传统搜索开始已经发展得非常成熟，并且扩展到满足用户不同的信息需求。最近，大型语言模型在文本理解、生成和知识推理方面表现出了异常的能力，为信息检索研究打开了令人兴奋的新方向。大型语言模型不仅有助于生成式检索，还为用户理解、模型评估和用户系统交互提供了改进的解决方案。最重要的是，信息检索模型、大型语言模型和人类之间的相互作用形成了一个更强大的信息搜索技术范式。信息检索模型提供实时和相关的信息，大型语言模型提供内部知识，而人类在信息服务的可靠性方面起到了需求者和评估者的核心角色。然而，仍然存在一些重大挑战，包括计算成本、可信度问题、特定领域限制和伦理考虑。为了深入讨论大型语言模型对信息检索研究的变革性影响，中国信息检索界于 2023 年 4 月举办了一次战略研讨会，得出了有价值的见解。本文总结了研讨会的成果，包括对信息检索核心价值的重新思考、大型语言模型和信息检索的相互增强、一个新的信息检索技术范式的提出以及面临的挑战。
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发现论文，激发创造
  • 为高效、个性化信息检索调整语言模型的方法与影响

    大型语言模型（LLMs）在信息检索方面的优化、模型幻觉、用户隐私等关键问题的研究。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型在信息检索中的应用：综述

    信息检索系统和大型语言模型的融合，包括关键方面，如查询重写、检索、重新排序和阅读器，在这一快速发展的研究领域中提供全面的概述和深入的见解。

    Aug, 2023

  • 引航知识海洋：利用 LLM 进行星球级答案检索

    信息检索技术是一个不断发展的领域，这篇论文综述了信息检索技术的演变，重点讨论大型语言模型在传统搜索方法与新兴答案检索范式之间的桥梁作用。借助 GPT-4 等大型语言模型的整合，响应检索和索引领域正在发生范式转变，从而使用户能够更直接地与信息系统进行互动并获得语境相关的回答。通过这一探索，我们希望揭示塑造这一发展历程的技术里程碑及未来可能的方向。

    Feb, 2024

  • 自我检索：运用一种大型语言模型构建信息检索系统

    本文提出了自助检索 (Self-Retrieval) 的一种端到端、以大型语言模型为驱动的信息检索架构，能够充分内化信息检索系统所需的能力到一个单一的大型语言模型，深度利用语言模型在信息检索过程中的能力。实验结果表明，自助检索不仅在很大程度上优于以前的检索方法，还能显著提升以大型语言模型为驱动的下游应用，例如检索增强生成。

    Feb, 2024

  • 何时检索：教导 LLMs 有效利用信息检索

    本文介绍了如何使用大型语言模型（LLMs）有效地学习使用现成的信息检索系统来回答问题时所需的附加上下文。通过在 PopQA 数据集上进行评估，我们展示了 Adapt-LLM 在使用所有问题的信息检索、仅使用 LLM 的参数存储器以及使用人气阈值来决定何时使用检索程序三种配置下，相比相同 LLM 的改进。通过我们的分析，我们证明了当 Adapt-LLM 确定无法回答问题时，它能生成 <RET> 标记，表明需要进行信息检索，同时当只依赖参数存储器时，其达到明显高的准确率水平。

    Apr, 2024

  • 通过搜索引擎和大型语言模型之间的交互进行知识细化

    本文介绍了信息检索的演进以及大语言模型和搜索引擎的利弊，提出了 InteR 框架，通过交互改进知识的检索，并通过实验验证其优越性。

    May, 2023

  • MrRank：通过多结果排名模型提升问答检索系统

    使用学习排序技术结合不同的信息检索系统，解决大型语言模型中幻觉和过时信息的问题，提高检索问题回答任务的性能，并在 SQuAD 数据集上取得了最先进的结果。

    Jun, 2024

  • 通过大型语言模型重定义结构化数据库的信息检索

    本文介绍了一种名为 ChatLR 的新型检索增强框架，主要利用大型语言模型（LLMs）的强大语义理解能力作为检索器，以实现精确和简洁的信息检索。通过在金融领域微调 LLM 并构建基于 LLM 的搜索和问答系统，实验证明 ChatLR 在解决用户查询中表现出高达 98.8％的信息检索准确性。

    May, 2024

  • 搜索仍然重要：在生成式人工智能时代的信息检索

    利用生成型人工智能和大型语言模型探索信息检索中的动机、考虑因素和结果，主要关注学术界对这些系统的使用，尤其关注作者权威性、及时性和搜索结果的文脉化；虽然大型语言模型可以提供有助于信息检索的功能，但对搜索系统及其改进的持续需求仍然是必要的。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型的数量化知识检索

    大型语言模型可用于定量信息检索，以帮助数据分析任务，如贝叶斯模型的先验分布以及缺失数据的插补。我们提出了一个提示工程框架，将大型语言模型视为科学文献的潜在空间界面，并与其他已建立的方法进行比较。同时讨论了使用大型语言模型作为 “专家” 的影响和挑战。

    Feb, 2024