Jina AI
·
DeepResearch中多样化查询生成的次模优化
💡
原文英文，约3100词，阅读约需11分钟。
📝
内容提要
在DeepResearch中，生成多样化查询至关重要。本文探讨了利用句子嵌入和次模优化的方法，以根据用户输入生成网络搜索查询，并将原问题分解为子问题，强调相关性和多样性的重要性，提出了两种优化策略。
🎯
关键要点
- 在DeepResearch中，生成多样化查询至关重要。
- 生成网络搜索查询时，必须根据用户输入进行优化，而不是直接使用用户输入。
- DeepResearch系统通常包括一个研究规划器，将原问题分解为子问题并独立解决。
- 生成的查询必须与原始输入相关，并提供独特的视角。
- 大多数开源DeepResearch实现未认真对待查询生成优化。
- 通过实验比较简单提示和结构化提示的效果，发现结构化提示在相关性上稍优。
- 增加生成查询的数量可能会导致重复查询的增加。
- 将查询生成视为子集选择问题，可以有效提高查询的多样性。
- 引入次模优化的概念，帮助解决查询选择中的边际收益递减问题。
- 设计基于嵌入的次模函数以优化查询选择，确保覆盖和多样性。
- 使用贪婪算法和懒惰贪婪算法来高效选择查询，避免不必要的计算。
- 次模优化提供了理论保证和高效算法，确保选择的查询至少达到63%的最优解。
- 次模优化为查询生成提供了系统化的、数学基础的方法，便于调优和监控解决方案质量。
❓
延伸问答
DeepResearch中多样化查询生成的重要性是什么？
在DeepResearch中，生成多样化查询可以提高搜索结果的相关性和独特性，确保用户获得更全面的信息视角。
如何优化DeepResearch中的查询生成？
通过句子嵌入和次模优化的方法，可以根据用户输入生成相关且多样的查询，避免直接使用用户输入。
次模优化在查询生成中有什么作用？
次模优化帮助解决查询选择中的边际收益递减问题，确保选择的查询在覆盖和多样性上达到最佳效果。
生成查询时如何避免重复？
可以通过将查询生成视为子集选择问题，利用次模优化来提高查询的多样性，从而减少重复查询的发生。
结构化提示与简单提示在查询生成中的效果如何？
实验表明，结构化提示在相关性上稍优，而简单提示在生成大量查询时更能促进多样性。
次模优化的理论保证是什么？
次模优化提供了理论保证，确保选择的查询至少达到63%的最优解，且使用贪婪算法可以高效选择查询。
➡️
