PromptSeeker —— 自然语言驱动的信息查询工具，精准回应用户的搜索请求

PromptReviver是用来做什么的？

Promptriever 是由约翰斯·霍普金斯大学和Samaya AI共同开发的一款创新性检索工具，它能够通过理解自然语言指令来响应用户的查询需求，并以直观的方式呈现结果。该模型利用MS MARCO数据集中的指令训练进行优化，在标准的信息检索任务中展现了卓越的表现，尤其在处理复杂详细的指示时更为精准，提升了查询的稳定性和搜索效果。Promptriever 的出现证明了大型语言模型的提示技术与信息检索系统结合的巨大潜力。

PromptMaster的核心作用

• 接纳由自然语言组成的提示信息能够解读和回应以自然语言形式给出的指令，使用户可以采用更加直观的方式来表述他们的搜索请求。
• 实时修改关联度依据用户的详细指示灵活修改搜索成果的关联度，比如，依照用户对于搜索内容的具体需求（包括时间段、独特特性等要素）来筛选并排列文件。
• 增强搜索稳定性通过把握和解析自然语言中的微小差异来提升模型应对多样化的查询表述的能力。
• 增强搜索效率通过利用提示来进行超参数的优化搜索，以提升检索效果的质量。

PromptReviver的核心技术机制

• 双重编码器结构采用双编码器架构，并以大规模语言模型（例如LLaMA-2 7B）为其支撑模型。
• 用于指导模型学习的示例集合从 MS MARCO 数据集中挑选并公开一个新的面向指令的训练集，该训练集在培训过程中融入了描述查询关联性的自然语言指示。
• 生成任务指示通过语言模型创建更为详细的指示，这些指示能够包含附加的条件或是明确规定不包括特定类型的文件。
• 负面命令示例提取通过构建包含生成与筛选（查询项、文字段落）组合的数据集，并引入特定指示导致关联度下降的负面示例，来推动模型掌握依据指示优化其对相关内容的相关性评估的能力。
• 零例示提醒方法利用零样本提示方法开展超参数优化工作，类似对语言模型应用提示技巧来提升检索效果。

Promptriever项目的网址

• Git存储库：可在GitHub上找到orionw开发的promptriever项目页面。
• arXiv科技文章访问该链接可查阅最新发布的科研论文：https://arxiv.org/pdf/2409.11136，此文档包含了详尽的研究内容与分析。

Promptriever的使用情境

• 网站搜索排名提升通过精确解析用户的自然语言询问与命令，提升搜索准确性，从而优化用户搜索过程中的整体体验。
• 人工智能助理与对话机器人的应用领会并落实用户复杂的指示，给予更加个性化的及符合情境的回复。
• 公司内搜寻系统于企业在其知识库内迅速而精准地查找所需资料，从而提升工作效能。
• 科学研究与资料查询依据研究人员的具体搜索要求，查找相关的学术文章与文献资源。
• 网上购物依据用户的具体购物需要与个人喜好，推送个性化的搜索成果及商品建议。