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ChatGPT赋能信息检索:原理、测评、场景与进路

2024-07-30分类号:TP18;G252.7

【作者】郭亚军   周家华   庞义伟   李天祥   李泽锋
【部门】郑州航空工业管理学院信息管理学院  
【摘要】[目的/意义]以ChatGPT为代表的生成式人工智能的快速发展,为信息检索的智慧化转型带来巨大机遇。[方法/过程]探索ChatGPT赋能信息检索的作用原理,剖析ChatGPT支撑技术与信息检索的契合之处,采用专家打分法对ChatGPT进行测评,分析评价ChatGPT在信息检索领域的能力水平,并以政务、学术、教学、商业4种场景为例,进一步揭示ChatGPT赋能信息检索的应用图景。[结果/结论]从资源层、处理层、应用层、优化层4个层面出发,提出通过定制专业领域的信息集合、注重信息抽取能力、打造“搜索+ChatGPT”双引擎结构、加强用户交互,来推动信息检索的发展进程。
【关键词】信息检索  ChatGPT  技术赋能  生成式人工智能  大语言模型
【基金】国家社会科学基金项目“元宇宙场域下智慧图书馆空间服务创新研究”(项目编号:23BTQ011);; 河南省高等教育教学改革研究与实践项目“数字经济时代高校经管类专业跨学科协同共建机制研究与实践”(项目编号:2021SJGLX229);; 郑州航院研究生教育创新计划基金项目“ChatGPT赋能产业竞争情报:理论逻辑、应用场景、发展对策”(项目编号:2023CX37)的成果
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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