最近在学习一个奇特的技术，叫做生成式检索。生成式检索是一种利用生成式语言模型的全新信息检索方法。不同于依赖外部索引的传统方法，生成式检索利用单个强大的模型来处理查询和文档语料库。在这个注重推理能力，讲agent的年代，生成式检索却走到了让模型“死记硬背”的另一个极端。
生成式检索用简单的话来说，就是对于输入查询（query），让模型直接生成出语料库里相关文章的id，是的，你没有看错，是直接生成id！当然，这就会涉及到一个很重要的问题——id长啥样？当前的主流做法有几种：
原子id（atomic id），即每篇文章用一个独立的token来表示。这实际上是挂羊头卖狗肉，说是生成式，但因为每个文章都有独立token，所以等价于一个分类问题。 朴素id（naive id），即id是一个字符串，这个字符串没什么特别的，就是id常用的形式，可能是12345这样的数字串，也可能是apdkcr这样的hash串。然后模型在推理阶段是用自己的词表生成出这个id字符串。因为id没有明确含义，这种做法着实是挺难为模型的，相当于问一个人“为人民服务”出现在毛选的第几卷第几本第几页第几行第几个字。 语义id（semantic id）。和2一样，这里的id还是一个字符串，不同的是这个id是要包含语义信息的。这个大类有很多细分的做法，我列两种比较有代表性的。 直接生成URL。是论文Large Language Models are Built-in Autoregressive Search Engines里的做法。他们讨论的语料是维基百科，页面的url包含非常明确的页面主题信息。这种做法是比较符合大家对生成式模型的直觉的，生成目标也不局限在URL，tag、category都可以使用。 层次聚类。该领域经典论文Transformer Memory as a Differentiable Search Index的做法。是将大的语料库用embedding进行层次聚类，直到簇的大小符合要求。这样就把语料库转换成了一棵检索树，文章的id就是从根到叶子的一条路径。虽然还是数字id，但相比于一个自增或者随机的数已经结构化了很多。 层次聚类示意图 说完了id的问题，另一个重要问题是怎么让模型记住这么多id?方法也很土很暴力，就是搞一堆(query, docid) pair 让模型学就完了。如果这种数据不够，那有一些方法合成，比较典型的有：
DAQ(Document as query):通常是在文章里取一截内容做query。 D2Q(Document to query):再搞一个模型根据内容生成一些可以回答的问题。 显然D2Q搞出来的数据更有可能接近使用场景的真实数据，所以效果好很多。D2Q其实不是什么新方法，四五年前就有人在IR任务里拿来增强模型。这两种方法都可以产生大量的训练数据，让模型充分死记硬背。
Doc2Query不是什么新鲜玩意儿 最后看下这种方法的效果和问题。
根据这篇论文的数据，在语料库不大（100k左右）的情况下这个方法还是表现不错的，可以超过bm25和经典的dual encoder+ann。但不得不说，这个成本可不低，100k文档的训练数据可能是4-5M条，要跑一会。
Corpus小的时候generative retrieval表现还不错 但当检索范围变大，这种方法的效果下降非常明显。这个结论也不意外，背几首古诗和背新华字典的难度肯定不同。很快就差于经典的召回方法了。
Corpus变大模型性能迅速下降 另一个明显的问题是死记硬背导致的新文档更新问题。当语料库里增加新的文档之后，模型要重新训练，速度慢不说，效果还可能有各种问题。也有不少文章专门也就这个问题。
以上就是对近期学习的一个简单总结。总的来说这个东西学术味道浓了一些，实用价值在现阶段应该还不大。但确实难说后面会不会有跟LLM结合的点。更多相关内容可以看这个Github Repo。