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typo

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QP 是链路上的第一环，用自然语言处理（natural language processing，NLP）技术从查询词中提取很多信息，共链路下游的召回和排序使用。 共->供；

geosmart

请问老师搜索计划开课程吗,推荐的课程讲得太好了!!!

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yudidi

代码会上传吗

zombie9080

shuzi

感谢王树森老师深入浅出的讲解，工业界搜索是如何做的。我计划在自己的开源项目中，实现下王树森老师讲解的相关性BERT模型训练所涉及到的loss，以及两者的多任务学习。 1.MSE和交叉熵建模回归任务，建模相关性的绝对值。 2.pairwise logistic损失函数，建模顺序。 项目地址：https://github.com/NLPJCL/RAG-Retrieval 目前，RAG-Retrieval 提供了全链路的RAG检索微调(train)和推理(infer)代码。 对于微调，支持微调任意开源的RAG检索模型，包括向量（embedding）、迟交互式模型（colbert）、交互式模型（cross encoder）。 对于推理，RAG-Retrieval专注于排序(reranker)，开发了一个轻量级的python库[rag-retrieval](https://pypi.org/project/rag-retrieval/),提供统一的方式调用任意不同的RAG排序模型。

NLPJCL

是否有增加讲解AI搜索引擎如何实现的计划？

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老师，您好。夸克等浏览器目前已经上线了AI搜索的功能，应该是对用户的Query词做了意图识别后，进行了调用AI大模型总结or全网搜索等不同的动作，不知道老师您是否会/可以增加关于这一部分的讲解？ Hello! Quark and other browsers have been online AI search function, it should be the user's Query words after the intention of recognition, a call AI large model summary...

Zhubisong