De Rijke ist einer der Architekten des generativen Retrieval — einer methodischen Alternative zum Standardparadigma „Anfrage einbetten, Vektorindex durchsuchen“, bei der ein Sequence-to-Sequence-Modell darauf trainiert wird, direkt den Identifikator des relevanten Dokuments auszugeben, ohne separaten Retrieval-Schritt. Die Frage, die sich dadurch öffnet, lautet, ob Retriever und Generator überhaupt je getrennte Komponenten hätten sein sollen oder ob die ganze Pipeline ein Artefakt davon war, wie sich das Feld zufällig entwickelt hat. Für ai100 ist die Konsequenz strukturell: Wenn generatives Retrieval weiter besser wird, hält die Annahme, dass „Retrieval“ und „Generierung“ unterscheidbare Schichten sind — eine Annahme, auf der die meiste aktuelle Evaluation beruht — für die nächste Generation von Engines womöglich nicht mehr.

Lesenswert, wenn
man die Forschungslinie verfolgen will, die infrage stellt, ob Retrieval und Generierung architektonisch überhaupt getrennt sein sollten.
Themen
generatives Retrieval (Differentiable-Search-Index-Familie); kontrafaktische Evaluation in IR; dialogische Suchsysteme.
Zentrale Arbeiten
Forschungslinie zu generativem Retrieval (seit 2022, Seniorautor in mehreren Arbeiten); Beiträge zu Foundations and Trends in Information Retrieval; laufende Veröffentlichungen des UvA IRLab.