约翰·霍普金斯大学和Samaya AI的研究人员推出新型检索模型Promptriever，它能够像语言模型一样响应指令，为用户提供更自然的搜索体验。简单来说，就像你和一位图书管理员对话，告诉他你想找什么书，他会根据你的描述帮你找到正确的书籍。总的来说，Promptriever通过理解和响应用户的自然语言指令，使得信息检索过程更加直观和高效。
- 模型地址：https://huggingface.co/collections/samaya-ai/promptriever-66e068770af4dd364c9d3c7b
- Demo：https://huggingface.co/spaces/orionweller/retrieval-prompting
主要功能：
Promptriever的主要功能是提高信息检索的准确性和相关性。它能够理解用户的查询指令，并根据这些指令动态调整搜索结果的相关性。
主要特点：
- 遵循指令： 它能够根据用户的具体指令，如“我只想要2022年之前由詹姆斯·卡梅隆执导的电影”，来调整搜索结果。
- 鲁棒性： 对查询中的词汇选择和措辞变化更加鲁棒，即使用户用不同的方式表达相同的需求，它也能正确理解。
- 通过提示改进性能： 可以通过在搜索时添加特定的提示（如“仔细考虑相关性，我会给您小费”）来提高检索性能。
工作原理： Promptriever是一个双编码器检索模型，它的基础是一个大型语言模型。在进行信息检索训练之前，语言模型可以根据自然语言指令调整输出。训练过程中，Promptriever使用了一个新的、包含近50万个实例级别的指令训练集，这些指令定义了每个查询的相关性，并在训练中使用。Promptriever通过这些指令学习如何根据每个查询的具体指令来调整其对相关性的理解。
具体应用场景：
- 在线搜索： 用户在搜索引擎中输入查询时，Promptriever能够根据用户的自然语言指令提供更精确的搜索结果。
- 问答系统： 在问答系统中，用户提出问题，Promptriever能够根据问题的具体指令，从大量文档中检索出最相关的答案。
- 个性化推荐： 根据用户的特定需求和偏好，Promptriever可以提供个性化的文档或信息推荐。
0条评论