生成模型在改进信息检索 (IR) 系统理解、处理和传递结果的方式方面发挥着重要作用。与依赖关键词匹配或统计相关性的传统 IR 方法不同，生成模型使系统能够解释用户意图、生成上下文感知的响应并优化搜索输出。例如，像 BERT 或 T5 这样的模型可以分析查询和文档的语义含义，使 IR 系统能够根据概念相关性而不是仅仅根据精确的单词匹配来检索结果。这对于处理模糊查询或扩展搜索标准以包括同义词或相关概念特别有用。生成模型还可以实现动态内容创建，例如总结文档或直接生成答案，从而增强用户体验。
生成模型在 IR 中的一个关键应用是查询理解和扩展。当用户提交搜索查询时，生成模型可以重新措辞或扩展它以捕获底层意图。例如，像“降温房间的方法”这样的查询可能会转换为“在没有空调的情况下降低室内温度的方法”，从而提高检索相关结果的可能性。 像 GPT 这样的模型可以生成替代措辞或建议相关术语，帮助 IR 系统克服用户查询和索引内容之间的词汇不匹配。另一个用例是文档摘要，其中像 BART 或 PEGASUS 这样的模型生成长文本的简洁摘要，允许用户快速评估相关性而无需阅读整个文档。 这些功能使 IR 系统更高效和用户友好。
然而，将生成模型集成到 IR 系统中会带来挑战。首先，计算资源和延迟可能成为一个障碍，因为实时生成文本需要大量的处理能力。例如，对于低延迟应用程序来说，部署像 GPT-3 这样的大型模型进行查询扩展可能是不切实际的。其次，训练数据中的偏差可能导致有偏差或不适当的输出，需要仔细过滤和微调。此外，生成模型可能会产生听起来合理但不准确的信息，因此需要验证事实正确性的机制。 开发人员必须在生成功能的优势与这些权衡之间取得平衡，通常通过将生成模型与传统检索方法相结合或使用针对特定任务量身定制的更小、优化的模型来实现。