针对“大模型query改写”的问题,我将从理解原始query、分析问题、确定改写目标、进行改写以及验证改写效果几个方面来详细回答。 1. 理解原始query的意图和内容 原始query“大模型query改写”意味着需要对涉及大型语言模型(如GPT系列、BERT等)的查询语句进行优化或重写。这通常是为了提高查询的清晰度、准确性或搜索效率。 2.
最近,大型语言模型(LLMs)在文本生成和对话理解方面展示了惊人的能力。在这项工作中,我们提出了一个简单而有效的提示框架,称为LLM4CS,利用LLMs作为基于文本的搜索意图解释器来帮助对话搜索。在这个框架下,我们探索了三种提示方法来生成多个查询重写和假设响应,并提出将它们聚合为一个综合表示,以稳健地表示用户的真实...
淘宝主搜把通义千问大模型应用在Query改写上,去改善那些低资源query上的召回效果。 2023年10月就已经推全。14天的AB指标如下,GMV,订单和UV都有明显增长(比上一代重写模型CLE-QR高出0.4%、0.34%和0.33%,意味着 为淘宝搜索贡献了数百万GMV ),特别是在低资源query上。 注意,基于LLM改写query的覆盖面仅占比30%...
大模型query问题改写需考虑语言风格与模型适配性。改写过程中会对语法结构进行调整以优化问题质量。精准的改写能引导大模型快速定位相关知识进行解答。为了更好利用模型能力，会对冗长问题进行精简改写。问题改写有助于增强大模型在多领域的应用效果。改写时会参考模型预训练的语言模式来规范问题。不同类型的大模型对query...
第一种REW是直接把历史的qa和当前query一起送给模型,然后让模型给出重写后的query。 第二种RTR是把历史的qa和当前query一起送给模型,然后让模型给出重写后的query。并给出一个回答。把回答的内容和和重写后的query一起构造成新的query。这里论文中虽然没有提到,但是在谷歌和微软的相关论文中,由于生成的答案通常比...
Query Rewrite —— 基于大模型的query扩展改写,PRF(论文),本文介绍了一篇典型的PRF(Pseudo-relevancefeedback)思路的论文,用于利用LLM来做query改写,提升召回率,召回效果。为大家介绍PRF的主要流程,PRF的提升效果。PRF的弊端。以及不同规模的LLM对改写的效果的影
Query改写帮助将模糊查询转化为明确表达，显著提升检索效果。◆ 内部与外部改写 内部改写主要针对那些时效性较低、在预训练阶段已将相关知识嵌入大型语言模型（LLM）中的查询。这类改写依托LLM的内部知识库，通过同义替换、相关概念引入等方法，扩充查询内容，从而增强检索的广度与深度。外部改写适用于对时间高度敏感的查询...
通过PLSA、LDA等主题模型计算Query所包含的主题的概率分布。 Structure:对Query做结构化分析和标注。 举例:Query=白色雪纺连衣裙 标注为:tag1=连衣裙类目-裙子款式-连体; score=1 tag2=连衣裙类目-颜色分类-白色; score=0.5 tag3=连衣裙类目-材质-雪纺; scsore=0.8 ...
多样性:多样性是query改写大模型配置的温度参数,用于调整模型的生成概率。取值范围为 0.00 到 1.00,默认为0.01,其中较低的值使生成更确定性,较高的值使生成更多样性。 输出:根据历史对话改写后的query,可输出给下游节点。上一篇 文本处理节点 下一篇 循环节点关于...