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Rahul Raja，员工软件工程师 - 信息检索的演变，排名算法和生成AI，AI搜索可伸缩性，NLP的进步，打击错误信息，道德AI和行业中断
作为生成AI重塑了我们如何搜索和检索信息，传统排名算法和搜索基础架构必须发展以保持步伐。 LinkedIn的员工软件工程师Rahul Raja为分布式系统，AI搜索可伸缩性和NLP研究带来了深厚的专业知识。在这次对话中，拉胡尔（Rahul）探讨了搜索的未来 - 从kubernetes的角色[…]
来源:AI Time Journal作为生成AI重塑了我们如何搜索和检索信息，传统排名算法和搜索基础架构必须发展以保持步伐。 LinkedIn的员工软件工程师Rahul Raja为分布式系统，AI搜索可伸缩性和NLP研究带来了深厚的专业知识。在这次对话中，拉胡尔（Rahul）探讨了搜索的未来，从库伯尼（Kubernetes）在AI驱动的可伸缩性中的作用到错误信息的道德挑战。他还分享了他对多模式搜索，检索的一代以及受AI驱动的自动化影响最大的行业的见解。
Rahul Raja发现更多这样的访谈：Nvidia生成AI和深度学习高级产品经理Mahan Salehi：从AI创业公司创始人到行业领导者，将激情和专业知识转变为领导力
Mahan Salehi，Nvidia的生成AI和深度学习高级产品经理：从AI创业创始人到行业领导者，将激情和专业知识转变为领导力您如何看待生成AI时代的信息检索系统的演变？
您如何看待生成AI时代的信息检索系统的演变？在生成AI时代，信息检索（IR）系统的演变正在朝着更加上下文，对话和意图驱动的搜索体验迈进。传统的IR方法主要集中在基于关键字的检索和排名算法上，该方法正在通过生成模型增强。这些模型促进了向检索型生成（RAG），混合搜索和增强AI驱动的查询理解的过渡。
搜索传统上依赖结构良好的排名方法。随着LLM和生成AI的出现，您是否认为传统排名算法会过时，还是它们会与新范式共存？
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