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The Retrievers
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CompCQR 方法通过无训练查询生成提升对话式搜索
研究人员开发了 CompCQR，一种新颖的无训练对话式搜索方法，可改进查询重构。该方法通过组合原子组件生成大量查询，与以前的方法相比，大大减少了 LLM 的使用。CompCQR 在四个对话基准测试中取得了最先进的性能，每月经常性收入 (MRR) 相对提高了 22.5%，同时平衡了精确率和召回率以捕捉用户意图。
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新的PORTS方法提高了LLM工具选择的准确性
研究人员开发了PORTS，一种用于训练检索器以更好地为大语言模型（LLM）选择工具的新方法。现有的检索器由于训练过程分离，常常与LLM不匹配。PORTS使用带有冻结LLM的偏好优化技术来微调检索器，通过将选择概率与下游性能相关联来提高其查找有用工具的能力。这种方法在各种数据集和LLM上都显著提高了工具选择的准确性，计算需求低，并且具有良好的泛化能力，适用于实际应用。