Paper Reading 8 LLM- Information Retrieval

论文信息

Large Language Models for Information Retrieval: A Survey

AI总结

以下是对您上传论文的详细分析，包括其主要内容的概括：

1. 范围与设置（Scope or Setting）

这篇论文的重点是探讨大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在信息检索（Information Retrieval, IR）领域的应用和发展：

• 范围：论文专注于文本检索，涵盖了传统 IR 方法与 LLM 驱动的现代方法之间的演进。
• 场景：包括搜索引擎、对话系统、问答系统等典型 IR 场景，以及 LLM 在检索器、重排序器、读者模块和搜索代理中的应用。
• 目标：总结 LLM 与 IR 系统结合的关键方法，分析其局限性，并展望未来方向。

2. 核心思想（Key Idea）

LLMs 的强大语言理解和生成能力通过增强查询重写、检索、重排序和结果阅读，重塑了 IR 系统的性能和用户体验。论文提出：

• 利用 LLMs 改善 IR 系统关键模块的性能。
• 通过搜索代理模拟人类的搜索行为，实现复杂任务的全流程自动化。

3. 方法（Method）

论文将 LLM 在 IR 系统中的应用分为四个关键模块：

1. 查询重写器（Query Rewriter）：改进用户查询的表达，解决语义差距问题。
2. 检索器（Retriever）：高效召回相关文档，采用密集向量和生成式方法。
3. 重排序器（Reranker）：对初步检索的文档进行精细排序，提高文档相关性。
4. 阅读器（Reader）：生成用户友好的答案或摘要，整合检索到的信息。

4. 贡献（Contribution）

• 整合研究现状：提供了 LLM 应用于 IR 系统的全面综述，覆盖了方法、技术、及其适用场景。
• 创新点：首次系统性讨论 LLM 驱动的搜索代理（Search Agent），为复杂 IR 任务提出自动化解决方案。
• 理论与实践结合：既讨论了基于 LLM 的研究方法，也分析了实际应用中的成功案例，如 New Bing。

5. 区别与创新（Difference and Innovation）

• 与传统 IR 的区别
  • 传统 IR 强调关键词匹配和统计模型。
  • 现代 IR 借助 LLM，能够捕捉复杂的语义关系，实现上下文理解。
• 创新点
  • 引入生成式模型以替代传统索引-检索-排序的范式。
  • 动态调整查询表达和检索策略，增强任务适配性。

6. 结果与结论（Results and Conclusion）

• 结果：通过整合 LLM 的强大语言能力，IR 系统在检索准确性、上下文适应性、和生成质量上取得显著改进。
• 结论
  • LLMs 提升了从简单问答到复杂对话的全流程 IR 能力。
  • 搜索代理可能成为未来 IR 发展的新范式。

7. 与其他方法的对比（Contrast with Other Methods）

• 传统 IR 方法（如 BM25 和 TF-IDF）在效率和解释性上表现优异，但在处理复杂语义关系时存在局限。
• LLM 驱动的方法可以动态适配复杂任务，但面临高计算开销和有限领域知识的挑战。
• 与其他 PLM（如 BERT）相比，LLM 在处理未见任务和对话生成中表现更为优异。

8. 讨论（Discussion）

论文讨论了以下问题：

• 数据稀缺性：LLM 的预训练需要大量标注数据，难以适配小型领域。
• 推理能力：如何在生成内容的同时保证其真实性和相关性。
• 模型效率：应对 LLM 高昂计算开销的策略。

9. 验证与支持（Proof）

• 基于多项实验结果证明 LLM 提升了 IR 各模块的性能，例如：
  • Query2Doc 改进了检索性能。
  • RepLLaMA 提高了语义检索的准确性。
• 通过案例分析验证了搜索代理在复杂任务中的潜力。

文中主要图表

AI 问答

问题一 总结分析文中主要内容，

分别详细介绍在 query rewriter, retrieval, reranker, reader这四个部分的主要的任务目标，之前IR传统的做法，和LLM出现之后的影响包括思想的变化和方法的区别等

以下是对论文中 Query Rewriter（查询重写器）、Retrieval（检索器）、Reranker（重排序器） 和 Reader（阅读器） 四个部分的详细分析，分别从任务目标、传统 IR 的方法、以及 LLM 出现后的影响进行介绍。

1. Query Rewriter（查询重写器）

任务目标

• 解决语义差距问题：用户查询与文档语言之间存在语义差异，查询重写器的目标是优化用户查询，使其更易于检索器找到相关内容。
• 增强查询表达：通过扩展、精炼或重构用户查询，提高检索系统对复杂查询的理解能力。

传统 IR 方法

• 关键词扩展
  • 使用规则或统计方法（如 WordNet 或共现分析）扩展用户查询。
  • 缺点：对复杂语义理解不足，无法处理多义词和上下文信息。
• 基于用户点击的查询推荐
  • 通过历史数据对相似查询进行推荐，但依赖历史数据，泛化能力差。

LLM 出现后的影响

• 思想的变化

  • 从基于规则的查询优化转向生成式模型，支持复杂语义和上下文感知。
  • 不再仅限于关键词扩展，而是进行多层次语言表达优化。

• 方法的区别

  • 生成式方法：通过 LLM 动态生成优化后的查询，如 GPT 模型可以根据用户输入生成更精确的查询表达。
  • 语义嵌入：LLM 可以直接将查询编码到高维语义空间，与文档进行匹配。

• 案例

  • Query2Doc：生成与文档标题匹配的查询表达，缩小语义差距。

传统方法

1. WordNet
   • 使用词汇网络进行查询扩展，解决同义词匹配问题。
   • 缺点：仅适用于词汇层面扩展，无法处理复杂语义关系。
2. Pseudo-Relevance Feedback (PRF)
   • 基于初次检索结果自动扩展查询。
   • 缺点：易引入噪声，无法动态调整扩展策略。
3. Click-through-based Query Expansion
   • 通过分析用户点击日志，对查询进行推荐或重写。
   • 缺点：依赖历史数据，缺乏泛化能力。

LLM 方法

1. Query2Doc
   • 生成与目标文档匹配的查询表达，缩小语义差距。
2. T5 for Query Rewriting
   • 微调 T5 模型生成更自然、更精确的查询重写结果。
3. GPT-based Rewriting
   • 使用 GPT 模型动态生成优化后的查询，支持复杂语义感知和上下文关联。

2. Retrieval（检索器）

任务目标

• 高效召回相关文档：从大规模知识库中快速找到与查询最相关的文档，作为后续处理的输入。
• 平衡覆盖率与精确性：既要尽可能多地覆盖相关文档（Recall），又要减少无关文档的引入（Precision）。

传统 IR 方法

• 稀疏向量方法
  • 使用 BM25、TF-IDF 等方法，通过关键词匹配实现文档检索。
  • 缺点：无法捕捉深层语义关系，面对自然语言查询时表现不佳。
• 结构化检索
  • 基于预定义规则或数据库查询语言（如 SQL）实现检索，适合结构化数据，但对非结构化文本效果有限。

LLM 出现后的影响

• 思想的变化
  • 转向语义检索，从表面词匹配过渡到基于语义相似性的匹配。
  • 从静态索引到动态生成索引，增强了系统对复杂任务的适配能力。
• 方法的区别
  • 密集向量方法：LLM 生成查询和文档的嵌入向量，通过向量相似度实现检索。
  • 生成式检索：直接生成相关文档的内容或标识，而不是检索索引。
• 案例

  • Dense Passage Retrieval (DPR)：使用 LLM 的双编码器模型（Dual Encoder）实现高效密集检索。

  • RepLLaMA：将生成式语言模型用于动态检索。

传统方法

1. BM25
   • 经典稀疏向量方法，基于关键词匹配进行文档召回。
   • 优点：效率高，适合大规模检索场景。
   • 缺点：无法捕捉深层语义关系。
2. TF-IDF
   • 基于关键词的重要性权重（词频和逆文档频率）实现检索。
   • 缺点：对语义匹配无能为力。
3. Structured Query Language (SQL)
   • 用于结构化数据检索，基于固定规则和查询逻辑。
   • 缺点：对非结构化文本无适用性。

LLM 方法

1. Dense Passage Retrieval (DPR)
   • 基于双编码器（Dual Encoder）方法，使用 BERT 或类似模型生成语义嵌入。
2. RepLLaMA
   • 基于 LLaMA 模型实现的生成式检索，直接生成文档内容或标识。
3. REALM（Retriever-Augmented Language Model）
   • 将检索器深度集成到生成模型中，通过迭代优化检索结果。
4. Contriever
   • 无监督语义检索方法，利用对比学习提高嵌入向量的质量。

3. Reranker（重排序器）

任务目标

• 优化文档排序：对初步检索到的文档集合进行细粒度评估，根据相关性重新排序。
• 提升结果质量：确保返回的文档集前几位更相关，提高用户满意度。

传统 IR 方法

• 手工设计特征
  • 使用浅层机器学习模型（如 SVM）对文档相关性进行评分，依赖手工设计的特征（如文档长度、词频等）。
  • 缺点：模型复杂度低，难以捕捉深层语义关系。
• 基于统计模型
  • 统计文档与查询的匹配程度，但无法利用上下文信息。

LLM 出现后的影响

• 思想的变化
  • 引入深度语义理解，通过 LLM 捕捉文档与查询之间的复杂关系。
  • 将重排序问题转化为生成式任务，直接预测最优文档排序。
• 方法的区别
  • 跨编码器方法（Cross-Encoder）：将查询与每篇文档作为输入，对其相关性进行精细评估。
  • 生成式方法：通过 LLM 生成文档优先级评分，支持上下文增强。
• 案例
  • Fusion-in-Decoder (FiD)：融合多篇文档的内容，在生成答案的过程中隐式完成重排序。
  • RAG：结合检索与生成，将高相关性文档提前。

传统方法

1. LambdaMART
   • 基于梯度提升树（GBDT）的学习排序算法，优化检索结果顺序。
   • 缺点：依赖手工设计特征，难以捕捉复杂语义关系。
2. RankSVM
   • 使用支持向量机进行文档排序，基于特征权重进行相关性计算。
   • 缺点：模型复杂度低，难以适应语义层次需求。
3. BM25-based Reranking
   • 使用 BM25 对初步检索结果进行二次排序。
   • 缺点：性能提升有限。

LLM 方法

1. Cross-Encoder Models

   • 使用 BERT 或 GPT-3 将查询和文档作为输入，直接评估相关性。
   • 代表方法：MonoBERT、T5-Reranker。

2. Fusion-in-Decoder (FiD)

   • 融合多个检索文档内容，并在生成过程中进行隐式重排序。

3. ColBERT

   • 使用交互式双编码器模型捕捉查询与文档间的细粒度关系。

4. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

   • 动态调整重排序策略，优先展示相关性最高的文档。

4. Reader（阅读器）

任务目标

• 生成最终答案：整合检索到的信息，生成用户友好的答案或摘要。
• 支持多样化任务：从简单问答到复杂的对话生成、文档摘要等。

传统 IR 方法

• 直接返回文档片段
  • 从检索到的文档中选取一部分作为答案，未经过深度处理。
  • 缺点：用户需要自行阅读文档，无法满足复杂任务需求。
• 抽取式摘要
  • 使用传统 NLP 技术从文档中抽取关键句子生成摘要，内容片段化且缺乏流畅性。

LLM 出现后的影响

• 思想的变化
  • 从片段抽取转向生成式回答，提供连贯且语义完整的答案。
  • 通过引入上下文和推理能力，支持复杂问题的多步解答。
• 方法的区别
  • 生成式阅读器：直接生成自然语言答案，而非片段化输出。
  • 上下文增强：通过多轮对话动态调整答案内容。
• 案例
  • ChatGPT / GPT 系列：生成详细和上下文相关的答案。
  • REALM：将阅读器与检索器深度集成，通过循环迭代优化生成内容。

传统方法

1. Extractive QA Systems
   • 通过规则或传统 NLP 模型从文档中抽取相关片段作为答案。
   • 缺点：答案片段化，不够连贯。
2. ROUGE-based Summarization
   • 抽取式摘要模型，选取文档中与查询最相关的句子。
   • 缺点：缺乏生成能力，摘要质量受限。
3. Statistical Models
   • 基于统计方法（如 N-gram）生成答案。
   • 缺点：生成结果缺乏自然语言流畅性。

LLM 方法

1. GPT-3 / ChatGPT
   • 生成详细且连贯的自然语言答案，支持多轮交互和上下文适配。
2. REALM
   • 通过迭代检索与生成优化答案内容。
3. FiD Reader
   • 使用多个检索文档作为上下文，生成综合性答案。
4. UnifiedQA
   • 微调 T5 模型，用于开放性问答任务，支持多模态输入。

总结对比表

这些方法展示了从传统 IR 方法到现代 LLM 驱动技术的演进，体现了 LLM 在捕捉深层语义、动态调整策略和生成连贯答案方面的优势。如果需要进一步分析某一方法的细节或实际应用案例，请随时告知！

问题二 介绍文中提到的 Agent 概念 并分析其与之前RAG论文中提到的Modular RAG的区别与联系

Agent 概念和Modular RAG 的确有许多相似之处，尤其是在模块化设计和任务适应性方面。以下是对它们的共同点、区别和联系的详细分析：

1. 共同点

1.1 模块化设计

• 共同点

  ：两者都采用模块化的设计思想，将任务分解为多个功能模块，各模块协同工作。

  • Agent：典型模块包括 规划器（Planner）、执行器（Executor） 和 反馈环（Feedback Loop）。
  • Modular RAG：模块化地分解为 检索（Retriever）、生成（Generator）、以及其他增强模块（如多轮推理模块、上下文优化模块）。

• 优势

  • 灵活性：模块可以单独优化并适应不同任务需求。
  • 扩展性：通过新增或改进模块，支持更复杂的任务（如多模态生成或跨领域推理）。

1.2 动态适配

• 共同点

  ：都强调动态调整以适应任务需求：

  • Agent：可以根据任务复杂性动态规划步骤，并通过用户反馈调整执行策略。
  • Modular RAG：支持多轮检索、上下文动态更新等机制，以优化生成质量。

• 优势

  • 提高效率：通过动态优化减少无效步骤或冗余信息。
  • 适应复杂任务：在多步推理或多模态任务中表现优异。

1.3 目标：复杂任务分解

• 共同点

  ：都旨在处理复杂的、需要多步推理的任务：

  • Agent：将复杂任务分解为多个子任务，逐步完成并反馈优化。
  • Modular RAG：通过链式推理（Chain of Thought）或递归检索解决复杂问题。

1.4 基于 LLM 的核心技术

• 共同点

  ：两者均利用 LLM 强大的语言理解与生成能力：

  • Agent：依赖 LLM 进行查询优化、推理和动态规划。
  • Modular RAG：使用 LLM 在生成阶段提升内容连贯性，并通过检索模块补充知识。

2. 区别

2.1 系统架构与核心设计

2.2 任务目标

• Agent
  • 主要目标：实现复杂任务的全流程自动化。
  • 适用场景：多轮对话、跨模态生成、任务驱动型搜索（如法律咨询、学术研究）。
• Modular RAG
  • 主要目标：通过模块协作提升生成内容的准确性和可信性。
  • 适用场景：知识密集型问答（如医疗问答、金融分析）。

2.3 扩展性与任务适配

• Agent
  • 具有更强的扩展性，支持多模态、多任务（如图像+文本的联合推理）。
  • 灵活性更高，可通过用户反馈实时调整任务执行。
• Modular RAG
  • 任务适配能力强，但更多集中在单一任务（如检索型问答）上。
  • 扩展性相对受限，适应跨模态和复杂任务需引入额外模块。

2.4 强调方向

• Agent：强调任务的全流程协同与动态调整，是一种模拟人类搜索与推理行为的通用框架。
• Modular RAG：关注检索与生成模块间的深度协作，解决知识补充与生成质量的问题。

3. 联系

3.1 基于模块化设计

两者都依赖模块化设计，将复杂任务分解为若干独立模块。其基础模块（如检索、生成）具有相似的功能：

• 检索模块：从外部知识库获取相关信息，解决知识补充问题。
• 生成模块：通过 LLM 生成答案，提升内容连贯性和准确性。

3.2 与 RAG 的核心思想继承

• Agent 和 Modular RAG 都是对传统 RAG 的扩展。
• Agent 强化了任务分解与动态调整的能力。
• Modular RAG 在 RAG 的固定流程上引入了模块化优化和任务适配能力。

3.3 面向复杂任务的增强能力

两者都扩展了传统 IR 系统在复杂任务中的表现能力：

• 在需要多步推理、链式推理或动态上下文调整的任务中，两者均表现优异。

4. 总结对比表

5. 结论与展望

• 联系：Agent 和 Modular RAG 都是对传统 RAG 的拓展，旨在通过模块化设计和动态调整解决复杂任务中的挑战。
• 区别：Agent 更侧重任务全流程的动态性和交互性，而 Modular RAG 聚焦于提升固定流程的性能和适配性。
• 未来方向
  • Agent：进一步探索多模态适配能力和任务分解自动化技术。
  • Modular RAG：优化模块间的协作效率，引入更智能的上下文动态更新机制。

问题三 介绍 各个部分的 limition 和 future work

以下是文中针对各部分（Query Rewriter、Retriever、Reranker 和 Reader）所提及的不足（Limitations）和未来方向（Future Work）的综合分析与总结：

1. Query Rewriter（查询重写器）

不足

1. 上下文敏感性不足
   • 当前的查询重写方法对复杂上下文的理解有限，特别是在多轮对话中，可能无法准确捕捉用户真实意图。
2. 多义性处理不完善
   • 查询重写可能在处理多义词和复杂语义结构时出现偏差，生成的查询表达可能偏离用户原始需求。
3. 对领域知识的适配性不足
   • 在高度专业化领域（如医疗、法律）中，查询重写往往缺乏足够的背景知识支撑，生成的查询表达可能缺乏精确性。

未来方向

1. 上下文感知增强
   • 研究能够捕捉多轮对话历史并生成上下文相关查询的方法。
2. 知识驱动重写
   • 引入外部知识库（如医疗知识图谱）增强查询重写的领域适配能力。
3. 生成控制与用户反馈
   • 增加用户反馈环节，动态调整生成的查询表达，使其更符合用户需求。

2. Retriever（检索器）

不足

1. 检索效率与精度的权衡
   • 当前的密集检索方法在大规模文档库中面临效率瓶颈，而稀疏检索方法的精度不足。
2. 动态性与实时性不足
   • 很多检索器使用静态索引，无法及时响应最新信息的变化。
3. 跨模态检索挑战
   • 对于跨模态数据（如图像+文本），现有检索方法的语义对齐能力较弱。
4. 噪声过滤问题
   • 高召回率的同时容易引入大量无关文档，影响后续生成质量。

未来方向

1. 高效稠密检索算法
   • 开发更高效的密集向量检索方法，例如稀疏与稠密检索的混合架构。
2. 动态索引与增量更新
   • 引入动态索引机制，支持知识的实时更新和检索。
3. 跨模态检索
   • 研究跨文本、图像、视频等多模态数据的联合检索方法。
4. 检索优化反馈回路
   • 引入用户反馈或生成模型的指导，动态调整检索策略。

3. Reranker（重排序器）

不足

1. 高计算开销
   • 跨编码器方法（Cross-Encoder）虽然能显著提高排序精度，但计算成本极高，限制了其在大规模系统中的应用。
2. 相关性评估的主观性
   • 当前的相关性评估指标（如 NDCG）可能无法完全反映用户的真实需求和优先级。
3. 上下文与领域知识不足
   • 在高度复杂的任务中，排序器对任务背景的理解和领域适配性仍然有限。

未来方向

1. 高效排序模型
   • 开发基于轻量级编码器的排序方法，在降低计算成本的同时保持较高精度。
2. 用户意图建模
   • 引入用户行为数据（如点击记录）增强排序的个性化能力。
3. 多模态排序
   • 探索文本、图像、视频等多模态输入的统一排序机制。

4. Reader（阅读器）

不足

1. 幻觉现象（Hallucination）
   • 阅读器在生成答案时可能引入虚假信息或与检索内容不一致的内容。
2. 答案可信性不足
   • 生成的答案在一些领域（如法律、医疗）缺乏足够的可信性，可能误导用户。
3. 对长文档的处理能力有限
   • 当前的阅读器在处理长文档时表现有限，可能无法全面整合所有相关信息。
4. 生成效率问题
   • 大规模生成模型的计算成本高，影响实时性。

未来方向

1. 幻觉现象的缓解
   • 增强阅读器的内容对齐能力，确保生成内容严格基于检索结果。
2. 答案验证与引用
   • 引入验证模块，增加生成答案的可解释性，例如明确标注答案出处。
3. 长文档处理优化
   • 研究能够高效整合长文档信息的方法，例如局部摘要与全局上下文结合。
4. 轻量化生成模型
   • 优化生成模型结构，降低计算开销，提高实时生成能力。

5. 整体总结

目前的不足

• 上下文感知与领域适配
  • 各模块对上下文和专业领域的适配性均有不足，影响其在复杂场景中的表现。
• 动态性与实时性
  • 静态索引和固定流程的设计难以满足动态任务需求。
• 高效性与计算开销
  • 高效检索与生成仍是当前的技术瓶颈，尤其是在大规模数据和实时任务中。
• 跨模态与多任务适应性
  • 对多模态输入和复杂任务的适配能力较弱，限制了系统的扩展性。

未来方向

1. 模块间的深度协作
   • 构建更紧密的模块协同机制，打通检索、排序和生成的完整链路。
2. 用户驱动的优化
   • 增强系统的交互性和反馈机制，通过用户行为动态调整任务执行策略。
3. 跨模态与多任务适配
   • 开发统一框架支持跨模态输入和多任务执行。
4. 轻量化与高效性
   • 在各模块中引入高效模型和算法，降低系统整体计算成本。
5. 知识验证与解释性
   • 增强系统的透明性，通过明确引用和验证机制提高用户信任度。

总结

文中针对 Query Rewriter、Retriever、Reranker 和 Reader 各模块的局限性与未来改进方向进行了深入讨论。这些不足主要集中在上下文适配性、动态调整能力、计算效率和多模态适应性等方面，而未来的研究将致力于通过模块协作、用户交互优化和高效轻量化设计来提升系统整体性能。如果需要深入探讨某一模块的技术方案或改进策略，请随时告知！

文中第四部分介绍

以下是对检索器（Retrievers）部分内容的中文总结：

检索器在信息检索中的作用

• 检索器是信息检索（IR）系统的第一步筛选器，负责识别与用户查询相关的文档。
• 核心目标：
  • 效率：在海量数据中保持快速响应。
  • 召回率：确保不遗漏任何相关文档，以便下游处理（如重新排序）。

解决的挑战

1. 查询模糊性
   • 用户的查询往往简短且模糊，难以准确理解其意图。
2. 冗长且噪声较多的文档
   • 编码长文档并提取其中相关内容是一个重大挑战。
3. 数据局限性
   • 高质量的领域特定标注数据通常难以获取，因为人工标注成本高昂。
4. 模型局限性
   • 基于BERT等架构的神经检索器在扩展性和性能方面存在瓶颈。

大语言模型（LLM）的影响

LLM 为检索任务带来了变革性能力，主要体现在以下两方面：

1. 检索数据优化
   • 通过LLM优化模糊查询或噪声文档内容，提升检索精度。
2. 训练数据增强
   • 使用LLM生成伪数据（如查询、相关性标签和完整示例）以弥补训练数据的不足。

数据增强技术

1. 伪查询生成
   • 从文档生成合成查询，使用如GPT的模型，可通过迭代优化适应特定领域。
2. 相关性标签生成
   • 通过计算查询相对于文档的条件概率生成软相关性标签。
3. 完整示例生成
   • 生成查询、正样本文档和困难负样本三元组，以丰富训练数据集的多样性。

模型改进

LLM作为骨干被集成到以下两种类型的检索器中：

1. 密集检索器（Dense Retrievers）
   • 使用嵌入向量来编码查询和文档之间的语义相似性。
   • 基于LLM的密集检索器提升了跨领域的泛化能力和任务特定的性能。
   • 示例包括RepLLaMA和指令式嵌入等方法。
2. 生成型检索器（Generative Retrievers）
   • 打破传统的“索引-检索-排序”范式，通过直接生成文档标识符（如URL）来响应用户查询。
   • 技术包括微调（如DSI）或上下文学习（如LLM-URL），无需预先建立索引即可生成准确的标识符。

局限性

• 推理成本
  • LLM模型规模庞大，导致响应时间较慢。
• 与真实查询的不匹配
  • 生成的数据可能无法完全反映现实用户的行为或意图。
• 领域适应性
  • LLM需要针对特定领域或任务进行微调。
• 效率问题
  • 提高系统速度和成本效益仍是一个关键挑战。

这部分展示了LLM如何通过解决传统挑战和引入新方法来提升检索性能，同时也强调了在计算和领域适应性方面需持续创新的必要性。