awesome-generative-information-retrieval
生成信息检索的前沿技术与实际应用
本项目综述了生成信息检索的最新发展，覆盖了基础答案生成和生成文档检索，还包括生成推荐和生成基础总结等内容。项目包含丰富的博客、数据集、工具及评估方法，并提供多样的工作坊与教程，旨在帮助用户理解生成信息检索的各个方面。同时，欢迎提交Pull-requests以共同改进生成信息检索技术。
项目介绍：awesome-generative-information-retrieval
项目概述
"awesome-generative-information-retrieval" 是一个专注于生成式信息检索领域的迷人项目。随着对话模型的发展，它们不仅能访问网络，还可以用来源支持自己的主张，也就是所谓的"归属"。这些聊天机器人在某种程度上可以被视为信息检索机器，甚至可以与传统搜索引擎竞争或替代它们。该项目旨在为这些模型及生成式信息检索的更广泛领域提供一个专门的空间。
项目构成
项目暂时将生成式信息检索分为两个主要主题：
- 基于依据的答案生成：这是在生成答案时引用和依赖外部或内部来源的一种方式。
- 生成式文档检索：这是通过生成文档标识符（如ID或字符串）来检索相关文档的一种技术。
除此之外，项目还涵盖生成式推荐系统、基于依据的总结、生成式知识图谱等领域。
主要内容
- 博客文章：项目分享了多个关于生成式信息检索的博客文章，讨论了从基础技术到高级实践的多个方面。
- 数据集：提供了丰富的数据集，以支持生成式信息检索的研究与开发。
- 工具：展示了一系列可以帮助开发者评估和构建生成式信息检索系统的工具。
- 评估方法：对于生成式信息检索系统，如何进行有效的评估是该领域的重要部分。
- 研讨会和教程：包含关于该领域的学术研讨会和教程，以促进知识共享和学习。
- 知识论论文：涉及生成式信息检索中的知识获取与应用。
细分领域描述
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基于依据的答案生成：探讨了几种具体的技术，如增强答案生 成、语言模型内存操控、重排序、自我修正、事实不确定性评估、约束生成等。
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生成式文档检索：介绍了如何生成文档ID或者字符串作为标识符，以改进文档检索效率。
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生成式推荐系统：指出了一种新一代推荐系统的可能性，利用生成技术提升用户推荐体验。
项目的意义
该项目非常适合那些对生成文本的检索和生成技术感兴趣的人。通过提供大量资源和信息，"awesome-generative-information-retrieval" 不仅推动了研究者和开发者之间的知识共享，还促进了生成式信息检索领域的进一步发展。
社区参与
值得一提的是，项目欢迎社区成员通过提交“拉取请求”的方式来贡献内容，这为那些希望贡献力量或获取更多相关知识的专业人士提供了一个良好的平台。
总之，"awesome-generative-information-retrieval" 是研究和开发生成式信息检索技术的一个不可或缺的资源集合，帮助理解和探索这个不断发展的技术领域。
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