Pertinence à l'ère de la recherche générative - Discours d'ouverture de Haystack US 2023

Aperçu

Explorez des stratégies pour intégrer l'IA générative et les modèles de langage dans les applications de recherche, en équilibrant précision et pertinence tout en tirant parti des nouvelles capacités dans le paysage de recherche en évolution.

Programme

• Introduction à l'IA Générative dans la Recherche
Aperçu de l'IA Générative et des Modèles de Langage
Évolution de la Technologie de Recherche et Capacités Génératives
• Comprendre la Pertinence et la Précision dans les Applications de Recherche
Définir la Pertinence dans le Contexte de la Recherche Générative
Défis de l'Équilibre entre Précision et Pertinence
• Intégration de l'IA Générative dans les Systèmes de Recherche
Stratégies pour Mettre en Œuvre l'IA Générative dans les Applications de Recherche Existantes
Outils et Plateformes pour Construire des Solutions de Recherche Générative
• Exploiter les Nouvelles Capacités dans la Recherche Générative
Fonctionnalités Avancées Permises par les Modèles de Langage
Études de Cas : Intégration Réussie de l'IA Générative dans la Recherche
• Évaluer et Mesurer l'Efficacité de la Recherche
Mesures pour Évaluer la Pertinence et la Précision
Amélioration Continue grâce aux Boucles de Rétroaction et au Réglage des Modèles
• Considérations Éthiques et Préjugés dans la Recherche Générative
Identifier et Atténuer les Préjugés dans les Applications de Recherche Pilotées par l'IA
Assurer une Utilisation Responsable et Éthique des Modèles Génératifs
• Tendances Futures de la Technologie de Recherche Générative
Technologies et Innovations Émergentes
Prévisions pour l'Évolution des Applications de Recherche
• Conclusion et Principaux Enseignements
Résumé des Stratégies et des Meilleures Pratiques
Discussion Ouverte sur les Opportunités et Défis Futurs de la Recherche Générative

Sujets

Science des données