IRLab@iKAT24：基於多面向大型語言模型查詢生成與學習稀疏檢索的對話式搜尋

Conceptos Básicos

本文介紹了IRLab團隊參與TREC iKAT 2024對話式搜尋評測的系統和結果，重點探討了利用多面向大型語言模型生成查詢，並結合學習稀疏檢索技術來提升對話式搜尋效能的方法。

Resumen

IRLab@iKAT24 參與報告：對話式搜尋系統設計與評估

簡介

此報告概述了阿姆斯特丹大學IRLab團隊參與 TREC iKAT 2024 對話式搜尋評測的系統和結果。團隊專注於自動化運行，這是最具挑戰性的運行類型，並在一定程度上關注手動運行。

系統設計

該系統的核心是 MQ4CS 架構，並進行了一些修改以增強其效能。主要元件包括：

• **多面向查詢生成：**利用大型語言模型（LLM），特別是 GPT-4，根據對話上下文和使用者個人資訊生成多個查詢，涵蓋資訊需求的不同面向。
• **排序融合：**不同於 MQ4CS 中的交叉排序策略，團隊提出僅使用多個生成的查詢進行檢索，然後使用單一查詢重寫對所有檢索到的段落進行重新排序。
• **檢索和重排序：**採用 SPLADE 架構進行學習稀疏檢索，並使用強大的交叉編碼器模型（DebertaV3 或集成模型）進行重排序。

主要發現

• 多面向查詢生成與進階檢索和重排序模型相結合，可以有效提升效能。
• 自動化運行在 nDCG、MRR、P@20 和 mAP 指標上優於手動運行，顯示基於 LLM 的查詢重寫的潛力。
• 集成多個重排序器可以進一步提升效能。
• 對話深度對效能的影響與先前研究結果不同，隨著對話的進行，nDCG 指標呈現上升趨勢，這可能與 PTKB 和個人化任務相關。
• 不同主題的對話難度存在差異。

總結

IRLab 團隊展示了 MQ4CS 架構在 iKAT 2024 評測中的有效性，並證明了結合學習稀疏檢索和進階交叉編碼器模型可以帶來進一步的效能提升。未來的研究方向包括更深入地比較不同查詢生成和排序融合策略的影響。

Estadísticas

在 Recall@100 指標上，使用多個查詢的系統比使用單一查詢的系統提升了 2.3 個百分點。
在 mAP 指標上，使用多個查詢的系統比使用單一查詢的系統提升了 3.2 個百分點。
在 nDCG@5 指標上，使用多個查詢的系統比使用單一查詢的系統提升了 1.5 個百分點。
在 nDCG 指標上，使用多個查詢的系統比使用單一查詢的系統提升了 6.8 個百分點。

Citas

"Our findings indicate that multi-aspect query generation is effective in enhancing performance when integrated with advanced retrieval and reranking models."
"Our results also lead the way for better personalization in Conversational Search, relying on LLMs to integrate personalization within query rewrite, and outperforming human rewrite performance."

Ideas clave extraídas de

IRLab@iKAT24: Learned Sparse Retrieval with Multi-aspect LLM Query Generation for Conversational Search

by Simon Lupart... a las arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14739.pdf

Consultas más profundas

如何將多模態資訊（例如圖片、影片）整合到對話式搜尋系統中，以進一步提升使用者體驗？

將多模態資訊整合到對話式搜尋系統中，可以打造更豐富、更直觀的搜尋體驗，提升使用者滿意度。以下是一些具體方法：

多模態查詢理解：

開發能夠理解圖像、影片和語音等多模態輸入的模型。
例如，使用者可以提供一張圖片，並詢問「哪裡可以買到這個？」，系統需要理解圖片內容並結合對話上下文進行搜尋。

多模態知識圖譜：

構建包含多模態資訊的知識圖譜，將文字、圖片、影片等資訊關聯起來。
例如，知識圖譜可以將「巴黎鐵塔」這個詞彙與其圖片、影片、歷史資訊等關聯起來，方便系統更全面地理解使用者查詢。

多模態搜尋結果呈現：

除了文字結果外，系統還可以呈現圖片、影片等多媒體內容，提供更直觀的搜尋結果。
例如，搜尋「如何製作蛋糕」時，除了食譜網站連結外，還可以呈現教學影片，方便使用者學習。

多模態對話互動：

系統可以通過圖片、影片等方式與使用者互動，例如展示相關產品圖片或播放影片片段。
例如，當使用者詢問「這件衣服有其他顏色嗎？」時，系統可以展示不同顏色的產品圖片。

需要注意的是，多模態資訊的整合也面臨著一些挑戰，例如：

技術複雜度高： 多模態資訊的處理和理解需要更複雜的模型和演算法。
資料稀缺性： 目前的多模態資料集相對較小，限制了模型的訓練和效能提升。
隱私問題： 多模態資訊可能包含更多個人隱私，需要妥善處理。

如果使用者提供的個人資訊有限或不夠準確，如何確保個人化對話式搜尋的效能？

當使用者提供的個人資訊有限或不夠準確時，可以採取以下策略來確保個人化對話式搜尋的效能：

利用上下文資訊：

系統可以根據使用者當前的查詢、歷史查詢以及對話上下文來推斷使用者的興趣和需求，彌補個人資訊不足的缺陷。
例如，即使使用者沒有明確說明自己的位置，系統也可以根據其查詢歷史或IP地址推斷出大致位置，提供更精準的搜尋結果。

漸進式個人化：

系統可以先提供通用的搜尋結果，然後根據使用者的反饋和互動行為逐步調整和優化搜尋結果，實現漸進式的個人化。
例如，系統可以根據使用者點擊的連結、停留的時間等行為來學習其偏好，並在後續的搜尋中推薦更符合其興趣的內容。

模糊匹配和查詢擴展：

針對使用者提供的模糊或不準確的資訊，系統可以採用模糊匹配和查詢擴展技術，擴大搜尋範圍，提高搜尋結果的覆蓋率。
例如，當使用者輸入「好吃的義大利餐廳」時，系統可以將查詢擴展為「義式料理」、「披薩店」等相關詞彙，以涵蓋更多可能性。

主動詢問和引導：

系統可以主動詢問使用者一些問題，以獲取更多資訊，或者引導使用者提供更準確的資訊。
例如，當使用者搜尋「附近的咖啡廳」時，系統可以詢問「您想在哪個區域附近尋找咖啡廳？」，以縮小搜尋範圍。

總之，即使使用者提供的個人資訊有限，系統仍然可以通過多種策略來提升個人化搜尋的效能，提供更準確、更符合使用者需求的搜尋結果。

在保護使用者隱私的同時，如何有效地利用使用者資料來提升對話式搜尋的個人化程度？

在保護使用者隱私的前提下提升對話式搜尋的個人化程度，需要在資料安全和使用者體驗之間取得平衡。以下是一些可行的方法：

隱私保護技術：

採用差分隱私、聯邦學習等技術，在不洩露使用者原始資料的情況下，對使用者資料進行分析和建模，保護使用者隱私。
例如，差分隱私可以在資料集中加入噪音，使得攻擊者難以通過分析資料集推斷出特定個人的資訊。

資料最小化原則：

只收集和使用必要的使用者資料，避免過度收集和使用與搜尋服務無關的資訊。
例如，如果只需要根據使用者的位置提供服務，就沒有必要收集使用者的姓名、年齡等資訊。

使用者控制和透明度：

賦予使用者對其個人資料的控制權，讓使用者可以選擇是否分享個人資訊，以及如何使用他們的資料。
例如，系統可以提供一個隱私設定頁面，讓使用者可以選擇是否開啟個人化推薦功能，以及是否允許系統收集其搜尋歷史記錄。

匿名化和去識別化：

對使用者資料進行匿名化和去識別化處理，去除可以識別個人身份的資訊，例如姓名、地址、電話號碼等。
例如，可以將使用者的真實姓名替換為隨機生成的使用者ID，以保護使用者隱私。

安全儲存和傳輸：

採用加密、訪問控制等安全措施，保護使用者資料在儲存和傳輸過程中的安全。
例如，可以使用HTTPS協議加密使用者與伺服器之間的通訊，防止資料洩露。

總之，在保護使用者隱私的同時提升對話式搜尋的個人化程度，需要綜合運用各種技術手段和管理措施，在資料安全和使用者體驗之間找到最佳平衡點。