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QBD排名数据生成：利用LLM重排序以减少人工成本生成定制排名数据集以改善基于文档查询的搜索

💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要

本研究提出了一种新方法，结合大型语言模型（LLM）和领域专家的输入，生成特定领域的基于文档查询（QBD）数据集。这种方法显著降低了人力成本，并提升了QBD搜索性能和检索模型的优化效果。

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标签

llm 基于文档查询 大型语言模型 数据集 检索模型 领域专家
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