答案搜索生成引擎现阶段局限性思考

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基于LLM的生成式搜索引擎（Generative Search Engines）正在取代传统搜索引擎。答案引擎不仅检索与用户查询相关的来源，还综合引用这些来源的答案摘要。 来自PSU与Salesforce AI Research的研究者们联合21名参与者进行了一项研究：评估答案引擎与传统搜索引擎的交互，识别出了16个答案引擎的局限性，提出了16个答案引擎设计建议，并与8个指标相关联。 在3个流行的引擎（ You.com 、 Perplexity.ai 、BingChat）上实施了自动化评估，量化了常见的局限性（例如，频繁的幻觉、不准确的引用）和独特的特征（例如，答案信心的变化），包括总结了研究中发现的关于答案引擎的关键局限性，并将这些局限性归类为四个主题：答案文本(Answer Text)、引用(Citation)、来源(Sources)和用户界面(User Interface)。其中： I.答案文本 (Answer Text) 客观细节欠缺(A.I) 缺乏全面观点(A.II) 自信语 ………………………………