TREC iKAT 2023：交互式知识辅助赛道概述
信息检索
2024-02-23 v2 人工智能
计算与语言
摘要
随着大型语言模型的发展，会话信息检索在过去几年中迅速发展，为以自然方式解释和响应用户请求提供了基础。iKAT强调创建和研究能够根据用户先前的交互和当前上下文调整响应的会话搜索代理。这意味着相同的问题可能会根据用户的个人资料和偏好产生不同的答案。挑战在于使会话搜索代理（CSA）能够融入个性化上下文，从而有效地引导用户获取与其相关的信息。iKAT的第一年吸引了七个团队，共提交了24次运行结果。大多数运行在其流程中利用了大型语言模型（LLM），少数侧重于“先生成后检索”的方法。
引用
@article{arxiv.2401.01330,
title = {TREC iKAT 2023: The Interactive Knowledge Assistance Track Overview},
author = {Mohammad Aliannejadi and Zahra Abbasiantaeb and Shubham Chatterjee and Jeffery Dalton and Leif Azzopardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01330},
year = {2024}
}
备注
TREC iKAT 2023 Overview Paper