[目的/意义]大语言模型(Large Language Model,LLM)正在引领信息检索领域经历从简单的文档检索走向全面满足用户信息需求的新阶段,审视和探讨LLM在这一转型过程中的演化趋势及其未来发展,对于LLM赋能信息检索领域的理论模式创新与实践...[目的/意义]大语言模型(Large Language Model,LLM)正在引领信息检索领域经历从简单的文档检索走向全面满足用户信息需求的新阶段,审视和探讨LLM在这一转型过程中的演化趋势及其未来发展,对于LLM赋能信息检索领域的理论模式创新与实践应用延展有着重要意义。[研究设计/方法]研究选取信息检索领域的多个前沿学科会议,通过主题以及知识关联演化的双重视角分析,深入探究LLM等前沿技术如何推动信息检索领域的演化发展、知识重构以及创新应用,进而揭示在LLM影响下信息检索领域的未来发展方向。[结论/发现]受LLM驱动,信息检索领域的研究主题和知识结构正经历演变。研究范式层面注重人机协同新理念、技术伦理的重视、用户体验增强带来的范式融合。研究技术层面注重LLM的高效检索模型架构与工作流程优化、轻量级语言模型与LLM的协同发展以及LLM的开源及平权发展。然而,LLM赋能信息检索领域仍面临技术评测有效性困难、生成内容的可靠性存疑以及社会应用的复杂性较高等挑战。[创新/价值]将细粒度的知识关联网络引入演化分析框架,创新技术赋能领域研究的多维分析视角。同时从数据层面厘清和揭示信息检索领域的演化规律,明确领域未来发展。展开更多
文摘[目的/意义]大语言模型(Large Language Model,LLM)正在引领信息检索领域经历从简单的文档检索走向全面满足用户信息需求的新阶段,审视和探讨LLM在这一转型过程中的演化趋势及其未来发展,对于LLM赋能信息检索领域的理论模式创新与实践应用延展有着重要意义。[研究设计/方法]研究选取信息检索领域的多个前沿学科会议,通过主题以及知识关联演化的双重视角分析,深入探究LLM等前沿技术如何推动信息检索领域的演化发展、知识重构以及创新应用,进而揭示在LLM影响下信息检索领域的未来发展方向。[结论/发现]受LLM驱动,信息检索领域的研究主题和知识结构正经历演变。研究范式层面注重人机协同新理念、技术伦理的重视、用户体验增强带来的范式融合。研究技术层面注重LLM的高效检索模型架构与工作流程优化、轻量级语言模型与LLM的协同发展以及LLM的开源及平权发展。然而,LLM赋能信息检索领域仍面临技术评测有效性困难、生成内容的可靠性存疑以及社会应用的复杂性较高等挑战。[创新/价值]将细粒度的知识关联网络引入演化分析框架,创新技术赋能领域研究的多维分析视角。同时从数据层面厘清和揭示信息检索领域的演化规律,明确领域未来发展。
