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
大型语言模型(LLM)的护栏是如何与令牌级过滤器一起工作的?
LLM护栏可以有效地用于实时流或实时通信,尽管与静态内容生成相比存在独特的挑战。在实时应用中,护栏需要快速处理和过滤内容,以防止有害或不适当的消息传递给观看者。例如,在实时流媒体平台中,guardrails可以监控和调节实时聊天或音频交互,
Read Now
垂直SaaS和水平SaaS有什么区别?
垂直SaaS(软件即服务)与横向SaaS之间的主要区别在于它们的目标市场和所解决的具体需求。垂直SaaS是为特定行业或细分市场设计的,提供专门的功能,以满足该领域的独特要求。例如,一个垂直SaaS产品可能专注于医疗保健,提供患者管理、排班和
Read Now
在评估视觉-语言模型时,准确性与相关性的角色是什么?
“评估视觉-语言模型涉及两个关键概念:准确性和相关性。准确性是指模型的输出在多大程度上正确反映了预期的信息。它关乎所生成响应的事实正确性,即这些响应是否与输入数据对齐。例如,如果一个模型的任务是为一张狗的图片添加说明,准确性将评估该说明是否
Read Now

AI Assistant