LLM4CS：一种利用LLM提升多轮会话检索的效果的方案

大家好，我是HxShine今天分享一篇人大的文章，大型语言模型知道您的会话上下文搜索意图（Large Language Models Know Your Contextual Search Intent: A Prompting Framework for Conversational Search）。在会话型搜索中，由于会话型搜索场景的多样性和长尾特性，精准地理解用户的上下文搜索意图一直是一个重要挑战。现有的基于有限数据训练的方法在处理真实会话型搜索场景时，仍然表现出不足的有效性和鲁棒性。本文提出了一个简单却高效的框架，称之为LLM4CS，其让LLMs作为基于文本的搜索意图解释器，以帮助会话型搜索。简单来说，LLM4CS采用了三个步骤来做这件事情：1）多轮问题重写：结合上下文将当前句子改写成语义完整的句子。2）回复生成：利用LLM生成回复，同时结合回复信息可以辅助提高检索效果。3）语义信息聚合：尝试了不同的语义信息聚合方法提升检索 ………………………………