"Is ChatGPT Good at Search?" (2023, где Ren был старшим автором) — одно из самых ясных эмпирических исследований о том, могут ли большие языковые модели заменить традиционные компоненты ранжирования в поисковом конвейере. Ответ оказался таким: для переранжирования небольшого набора кандидатов — да, довольно хорошо; для поиска первого этапа по большому корпусу — нет, не особенно. Разрыв между этими двумя задачами — именно тот, который большинство LLM-центричных статей сглаживает. Более широкая работа Ren по диалоговому информационному поиску двигает вопрос дальше: когда поиск происходит внутри многоходового разговора, система делает сразу несколько разных вещей, и их нельзя оценивать одним и тем же benchmark-протоколом.

Стоит читать, когда
вам нужны эмпирические результаты о том, где LLM могут заменить традиционные компоненты информационного поиска, а где ломаются.
Темы
LLM как переранжировщики в поисковых конвейерах; диалоговый информационный поиск; различие между переранжированием набора кандидатов и корпусным поиском первого этапа.
Ключевые работы
"Is ChatGPT Good at Search? Investigating LLMs as Re-Ranking Agents" (2023, соавтор); текущие публикации Leiden LIACS по диалоговому информационному поиску и RAG.