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

Aperçu

Explorez l'intégration de l'IA générative dans la recherche, en couvrant les stratégies, les exemples de code et l'équilibre entre les capacités de l'IA et les techniques traditionnelles de pertinence pour des résultats précis.

Programme

• Introduction à la recherche générative
Aperçu de l'IA générative
Évolution des technologies de recherche
Pertinence dans le contexte de l'IA
• Concepts fondamentaux de l'IA générative dans la recherche
Comprendre les modèles génératifs
Fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP)
Différences entre les techniques de recherche génératives et traditionnelles
• Intégration de l'IA générative
Identifier les opportunités d'intégration
Outils et plateformes pour la recherche générative
Applications et cas d'utilisation réels
• Stratégies de conception et de développement
Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'IA générative dans la recherche
Équilibrer les capacités génératives avec les techniques traditionnelles
Exemples de code et démonstrations
• Amélioration de la pertinence et de l'exactitude
Techniques pour améliorer la pertinence de la recherche
Exploiter l'IA pour gérer l'ambiguïté et le contexte
Évaluer l'efficacité des résultats de recherche
• Défis et considérations
Considérations éthiques dans l'IA générative
Aborder la partialité et l'équité
Problèmes de scalabilité et de performance
• Tendances futures dans la recherche générative
Technologies émergentes et innovations
Impacts à long terme sur la recherche et la récupération d'informations
Se préparer pour l'avenir de la recherche
• Conclusion et Q&R
Récapitulatif des points clés
Temps ouvert pour questions et discussions

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Sujets

Science des données