本文提出生成检索与对齐模型（GRAM），旨在解决传统检索方法无法有效利用世界知识的问题。通过联合训练查询与产品文本，GRAM生成共享文本标识码，显著提升检索效率和查询产品之间的联系，优于传统及最新生成检索模型。

本研究提出了一种优化的生成检索框架，旨在解决大型语言模型的幻觉问题。通过结合知识蒸馏推理和决策代理，显著提升了检索精度，并在支付宝的实际应用中验证了其有效性。

本研究提出了GENIUS，一个通用生成检索框架，旨在提升生成检索模型的性能。通过模态解耦和查询增强，GENIUS在多个基准测试中表现出色，具备高效的检索速度和竞争力的性能。