快看漫画训练二次元垂直大模型，打造用户与IP沉浸式互动体验

今年7月11日，一场关于大模型应用的讨论会举行，聚焦于如何在检索场景中应用大模型。本次会议探讨了关于大模型技术在实际检索应用中的各种可能性。

本次大模型应用研讨会着重探讨了大型语言模型（LLM）以及检索增强生成（RAG）等技术在提升搜索体验方面的应用，旨在解决信息过载的问题。本次会议旨在探讨“搜索大模型+RAG增强”的解决方案，利用专业生产内容、用户生成内容和混合内容等多种数据源，以便更精确地响应用户的查询，从而提供更优质的搜索结果。在信息检索与排序阶段，探讨了如何利用嵌入模型和重排序模型来优化搜索结果，提高信息检索的准确性和效率。

从国内领先的大模型应用情况来看，一些搜索应用已集成了超过1.3亿参数的大模型，应用于超过80%的长尾IP搜索。在处理IP相关搜索时，通过大模型技术可以更准确地理解用户对于特定IP的需求，从而避免传统搜索中可能出现的理解偏差。目前，一些平台已经开始探索利用大模型生成的内容和检索增强生成技术相结合的方式，以便更有效地理解用户的搜索意图，并提供更符合用户需求的搜索结果。

大模型正在逐步融入到我们的日常生活，通过结合垂直领域知识和通用知识，优化搜索体验。自2014年起，知识图谱开始被应用于搜索领域；2019年，深度学习技术进一步推动了人工智能在搜索和推荐方面的应用。到了2023年4月，AIGC技术崭露头角，并在7月份引发了关于通用人工智能技术的大讨论。随着人工智能生成内容技术的日益成熟，其在提升搜索质量、改善阅读体验以及优化内容创作等方面展现出巨大的潜力。

在未来，AIGC技术的普及将进一步提升搜索的智能化水平，推动搜索结果的个性化和定制化。与此同时，人工智能技术在内容生成领域的应用，将有助于提升信息检索的效率，改善用户获取信息的体验，并为各行各业带来创新性的发展机遇。随着AI技术的不断发展，人们有理由期待一个更加智能化的信息检索和内容创作时代的到来。