现实世界中检索系统的比较分析
信息检索
2024-05-06 v1 人工智能
摘要
本研究论文对信息检索和自然语言处理领域中先进语言模型与搜索及检索系统的集成进行了全面分析。其目标是基于准确性和效率方面的性能，评估和比较各种最先进的方法。该分析探讨了不同的技术组合，包括Azure认知搜索检索器与GPT-4、Pinecone的Canopy框架、Langchain与Pinecone及不同语言模型（OpenAI, Cohere）、LlamaIndex与Weaviate向量存储的混合搜索、谷歌在Cloud VertexAI-Search上的RAG实现、Amazon SageMaker的RAG，以及一种名为KG-FID检索的新颖方法。进行此分析的动机源于各个领域对鲁棒且响应迅速的问答系统日益增长的需求。使用RobustQA指标来评估这些系统在问题多样化释义下的性能。本报告旨在提供对每种方法优缺点的洞察，以便在AI驱动的搜索和检索系统的部署和开发中做出明智决策。
引用
@article{arxiv.2405.02048,
title = {Comparative Analysis of Retrieval Systems in the Real World},
author = {Dmytro Mozolevskyi and Waseem AlShikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02048},
year = {2024}
}