信息检索(IR)如何促进人工智能应用的发展?

信息检索(IR)如何促进人工智能应用的发展?

信息检索 (IR) 中的生成模型用于生成新内容或增强现有内容以改善搜索体验。与专注于对数据进行分类或排名的判别模型不同,生成模型基于从现有信息中学习到的模式来创建新数据。

在IR中,生成模型可用于查询生成、文档摘要和内容生成等任务。例如,在问答系统中,像GPT这样的生成模型可以通过产生连贯且上下文适当的相关内容来生成对用户查询的答案。

生成模型还可以帮助改进查询扩展,其中模型生成与用户的原始查询相关的附加术语或短语。这有助于通过在保持相关性的同时扩大搜索范围来改进检索过程,从而产生更全面和精确的搜索结果。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
组织如何将预测模型落地实施?
“组织通过将预测模型整合到现有工作流程和系统中,实现模型的运用,以确保它们能够有效地应用于日常运营。首先,这个过程通常始于模型部署,即将经过培训的模型从开发环境转移到生产环境。这确保模型能够接收实时数据并根据用例以实时或批处理模式生成预测。
Read Now
图数据库中常用的算法有哪些?
知识图中的实体解析是指从各种数据源中识别和合并同一真实世界实体的不同表示的过程。用更简单的术语来说,它是关于确保如果多个条目引用相同的个人或对象,则它们被识别为相同的个体或对象并存储为知识图中的单个实体。这对于保持知识图谱中数据的准确性和一
Read Now
SQL中的复合键是什么?
“在SQL中,复合键是数据库表中两个或多个列的组合,能够唯一地标识该表中的每一行。与由单个列组成的主键不同,复合键通过将这些值的组合视为一个整体来确保多个列的唯一性。这在单个属性不足以保证记录唯一性、从而防止重复条目、维护数据完整性的场景中
Read Now

AI Assistant