How and Why to use LLMs for Chunk-Based Information Retrieval
如何以及为何使用 LLM 进行基于块的信息检索检索管道 - 作者提供的图片在本文中，我旨在解释如何以及为何使用大型语言模型 (LLM) 进行基于块的信息检索是有益的。我以 OpenAI 的 GPT-4 模型为例，但这种方法可以应用于任何其他 LLM，例如 Hugging Face、Claude 和其他人的模型。每个人都可以免费访问这篇文章。标准信息检索的注意事项主要概念涉及将文档列表（文本块）存储在数据库中，可以根据某些过滤器和条件进行检索。通常，使用工具来启用混合搜索（例如 Azure AI Search、LlamaIndex 等），它允许：使用 TF-IDF 等词频算法执行基于文本的搜索（
Stanford AI Lab Papers and Talks at ACL 2022
2022 年计算语言学协会 (ACL) 第 60 届年会将于 5 月 22 日至 5 月 27 日举行。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有工作成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表LinkBERT：带有文档链接的预训练语言模型作者：Michihiro Yasunaga、Jure Leskovec*、Percy Liang*联系人：myasu@cs.stanford.edu链接：论文 |网站关键词：语言模型、预训练、知识、超链接、bionlp在对语法角色进行分类时，BERT 并不关心词序......除非它很重要作者：Isa
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