Camarero, hay un LLM en mi búsqueda: Explorando el futuro de los motores de búsqueda

Resumen

Explore los desafíos y posibles soluciones para los motores de búsqueda modernos afectados por los modelos de lenguaje (LLM), desde combatir el contenido generado por IA hasta implementar sistemas de búsqueda federada para una mejor descubrimiento de información.

Programa de estudio

• Introducción a los Motores de Búsqueda y los LLM
La evolución de los motores de búsqueda
Visión general de los Modelos de Lenguaje Extenso (LLM)
La intersección de los motores de búsqueda y los LLM
• Desafíos Planteados por el Contenido Generado por IA
Identificación de contenido generado por IA
Impacto en la precisión y relevancia de los motores de búsqueda
Consideraciones éticas en el manejo de contenido generado por IA
• Estrategias para Combatir el Contenido Generado por IA
Métodos de verificación de contenido y comprobación de hechos
Algoritmos para detectar texto generado por IA
Educación y concienciación del usuario
• Sistemas de Búsqueda Federada
Definición y ventajas de la búsqueda federada
Estudios de caso de implementaciones de búsqueda federada
Integración de la búsqueda federada con motores de búsqueda existentes
• Mejora del Descubrimiento de Información
Aprovechamiento de la IA para resultados de búsqueda mejorados
Experiencias de búsqueda personalizadas
Combinación de datos estructurados y no estructurados para resultados más enriquecidos
• Direcciones Futuras en el Desarrollo de Motores de Búsqueda
El papel de la IA en la evolución de los algoritmos de búsqueda
Consideraciones de privacidad y seguridad
Predicción de la intención del usuario con IA
• Conclusión y Perspectiva Futura
Resumen de los principales desafíos y soluciones
El papel continuo de los LLM en la búsqueda
Preguntas abiertas y áreas para futuras investigaciones

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Asignaturas

Ciencia de Datos