本研究提出了BERDS评估基准，用于检索复杂问题的多样化文献。通过语言模型评估，发现当前检索器在多样化视角覆盖上不足，仅33.74%的样本覆盖所有观点。研究探讨了多视角搜索引擎设计、观点公平性和提升检索系统多样性的方法。结果表明，改进检索器和生成框架能提高信息覆盖和用户满意度。

研究表明，传统语言模型在代码生成方面存在困难，通过引入外部上下文信息（如库文档）可以改善效果。创建的CodeRAG-Bench评估基准显示，高质量的上下文能够提升代码生成效果，但在词汇重叠有限的情况下，检索器仍难以获取有用信息。希望该基准能促进检索增强生成方法的发展。

本文探讨了会话式搜索中的检索捷径，提出了拉丁激烈的负面挖掘策略，以训练更加健壮的模型。实验证明，使用基于模型的重负面挖掘的方法有效地减缓了依赖捷径的影响，显著提高了最近的 CS 基准中的密集检索器的效果。