论文深入探讨了将大型语言模型(LLM)与搜索引擎服务相结合的可能性及其面临的挑战。这一结合为信息搜索、内容理解和互联网服务互动带来了新的可能性。文章主要关注两个领域:一是利用搜索引擎改进LLM(Search4LLM),二是使用LLM增强搜索引擎功能(LLM4Search)。对于Search4LLM,文章研究了搜索引擎如何为LLM提供多样化的高质量...
我们的搜索行为常常涉及视频、图片和音频,这时候,LLM的劣势显得尤为突出。为了解决这一问题,已经有研究开始着手开发多模态的搜索引擎,以便更全面地回应用户的需求。就拿最近发表的一篇论文来说,尝试结合LLM与传统搜索引擎,利用图像搜索工具如Google Lens,来增强多模态搜索的能力。这其中的过程,涉及了多次交互,甚...
我们在上面的代码中展示了构建基于 LLM 的搜索引擎的关键组件并通过结合 LangChain 和 Ray Serve 的强大功能向整个世界提供响应是多么容易。而且我们不必处理一个讨厌的 API密钥! 原文链接:
传统搜索堆栈采用分层级的流水线式结构,通过各个阶段的处理来生成搜索引擎结果页面(SERP)。这种方式包含...
自LLM诞生以来,研究人员就开始研究信息检索和文本生成相结合的能力。即利用搜索引擎增强LLM,无需通过微调 LLM 来推理特定数据。这种方法称为检索增强生成 (RAG)。 如果没有RAG,LLM的能力仅取决于其所训练的数据。这意味着,LLM只能纯粹根据其“看到”的内容生成文本,而不能在训练结束后提取新信息。Sam Altman表示“...
一些公司已经在探索这一方向,例如Perplexity,同时OpenAI正在测试 ChatGPT在搜索方面的潜力(目前的研究原型称为SearchGPT)。有可能将互联网搜索这一工具直接融入LLM之中。最近研究中探讨了如何进行多模态搜索,其核心在于与传统搜索引擎的持续互动,直到任务完成。这个过程中还结合了Google Lens功能,以便搜索图像相关信息...
LLMs和传统搜索的技术正在融合,在架构上真的是你中有我,我中有你,短期之内相互促进为主。 简介 搜索引擎已经成为我们生活中不可或缺的一部分,它们让我们能够即时找到几乎任何想象得到的主题的信息。过去几十年搜索技术的不断发展带来了巨大的进步,从早期的关键词匹配到引入像PageRank这样的排名算法。然而,尽管当前...
效果一般,还需要再加点其他搜索引擎源,好处是没有广告了 3.1 FreeAskInternet 第一步、用户提出问题 第二步、用 SearXNG(本地运行)在多个搜索引擎上进行搜索 第三步、将搜索结果传入 LLM 生成答案 相关项目参考: 3.2 结合dify 目前用的是tavily 同理searxng也是同理...
SearXNG 是一个免费的互联网元搜索引擎,整合了各种搜索服务的结果。用户不会被跟踪,也不会被分析。 github地址:https://github.com/searxng/searxng 项目地址:https://docs.searxng.org/ 公共实例:https://searx.space/ 功能特性 自托管,可以私有化部署 ...
SearXNG 是一个免费的互联网元搜索引擎,整合了各种搜索服务的结果。用户不会被跟踪,也不会被分析。 github地址:https://github.com/searxng/searxng 项目地址:https://docs.searxng.org/ 公共实例:https://searx.space/ 功能特性 自托管,可以私有化部署 ...