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【SIGIR2024教程】基于大語言模型的信息檢索代理

數(shù)據(jù)派THU

共 1448字，需瀏覽 3分鐘

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2024-07-24 17:00

   
    
     
      
       來源：專知
      
     
    
   
   
    
     
      
       
        
         本文為論文介紹，建議閱讀5分鐘
        
        
         在本教程中，我們將深入探討LLM驅(qū)動代理在各種信息檢索領(lǐng)域中的前沿技術(shù)。

信息檢索的核心目標已不僅僅是將用戶與其搜索的相關(guān)信息連接起來，還包括豐富連接的多樣性、個性化和互動性，確保信息檢索過程在全球數(shù)字時代中盡可能無縫、有效和支持性。目前的信息檢索系統(tǒng)通常面臨一些挑戰(zhàn)，例如對查詢理解的限制、響應(yīng)的靜態(tài)和僵化、個性化程度有限以及互動性受限。隨著大語言模型（LLMs）的出現(xiàn)，通過將LLM驅(qū)動的代理集成到這些系統(tǒng)中，帶來了變革性的范式轉(zhuǎn)變。這些代理具備記憶和規(guī)劃等關(guān)鍵的人類能力，使其在完成各種任務(wù)時表現(xiàn)得像人類一樣，有效地增強用戶參與度并提供量身定制的互動。

在本教程中，我們將深入探討LLM驅(qū)動代理在各種信息檢索領(lǐng)域中的前沿技術(shù)，例如搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)和對話助手。我們還將探討在無縫集成這些代理時面臨的挑戰(zhàn)，并指出可能徹底改變信息檢索方式的未來研究方向。

https://llmagenttutorial.github.io/sigir2024

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