Recherche d'informations à l'aide de l'IA générative

Information Retrieval using Generative AI

• Auteur / Autrice : Arthur Sarmini det satouf
• Direction : Pablo Piantanida
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/01/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : International Laboratory on Learning Systems
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay

Mots clés

Mots clés libres

Recherche d'informations

Transformer

Nlp

Llm

Deep learning

Information Retrieval

Transformer

Nlp

Llm

Deep learning

Indexing

Résumé

Mon sujet de recherche porte sur l'utilisation de l'IA générative pour améliorer les méthodes de recherche d'information (Information Retrieval, IR). Traditionnellement, la recherche d'information inclut plusieurs approches comme le modèle booléen, les modèles sparses, denses, et plus récemment les modèles génératifs. Mon objectif est d'explorer et d'améliorer ces méthodes, en me concentrant particulièrement sur des solutions qui ne dépendent pas uniquement des modèles de langage de grande taille (LLMs) afin de rendre la recherche d'information plus rapide et moins coûteuse en ressources.

My research topic is on the use of generative AI to improve methods Information search (Information Retrieval, IR). Traditionally, research Information includes several approaches such as the Boolean model, sparse models, Dense, and more recently the generative models. My goal is to explore and improve these methods, focusing particularly on solutions that do not depend only large language models (LLMs) to make research faster and less resource-intensive information.