AiConf

Конференция завершена.

Ждем вас

на AiConf

в следующий раз!

Где и как использовать LLM в задачах поиска

Прочее

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Казалось бы, что может быть более проработано и изучено, чем задача поиска? Но вот появились LLM, и пришло время освежать свои знания в этой области. Доклад от SberDevices покажет, как большие модели улучшают классические области поиска — разметку, ранжирование, индексы и семантический поиск.

Целевая аудитория

Разработчики, ML-инженеры, специалисты по анализу данных, руководители отделов, занимающихся поиском, и все, кому интересен поиск и LLM.

Тезисы

В докладе расскажу о том, как LLM могут быть полезны для улучшения качества поисковых алгоритмов.

Будут затронуты следующие вопросы:
* как ускорить разметку и собрать больше примеров для обучения и валидации;
* как обогатить индекс дополнительной информацией и знать больше о документах;
* как сгенерировать обучающие примеры для моделей ранжирования;
* как использовать эмбеддинги от LLM в проде для улучшения семантического поиска;
* как сформировать позапросный индекс, дообучая LLM, и в чем его преимущества по сравнению с эмбеддинговым поиском.

Руководитель продукта iSearch SberDevices.

Видео