A Survey of Conversational Search
作者: Fengran Mo, Kelong Mao, Ziliang Zhao, Hongjin Qian, Haonan Chen, Yiruo Cheng, Xiaoxi Li, Yutao Zhu, Zhicheng Dou, Jian-Yun Nie
分类: cs.CL, cs.IR
发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-08-05)
备注: 38 pages, 8 figures, corresponding Github repository: https://github.com/fengranMark/ConvSearch-Survey
💡 一句话要点
综述性论文：全面解析会话式搜索技术，展望未来发展方向
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 会话式搜索 自然语言处理 大型语言模型 信息检索 人机交互
📋 核心要点
- 传统搜索引擎在处理复杂查询和多轮交互方面存在不足，无法充分理解用户意图。
- 会话式搜索利用自然语言对话，通过维护上下文和信息集成，实现更精确的信息检索。
- 综述探讨了会话式搜索的关键模块，分析了大型语言模型在其中的作用，并展望了未来发展方向。
📝 摘要（中文）
搜索引擎已成为现代信息获取的基石。随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，特别是大型语言模型（LLM）的出现，搜索引擎已经能够支持用户与系统之间更直观和智能的交互。会话式搜索作为下一代搜索引擎的新兴范例，利用自然语言对话来促进复杂和精确的信息检索，因此备受关注。与传统的基于关键词的搜索引擎不同，会话式搜索系统通过支持复杂的查询、维护多轮交互的上下文以及提供强大的信息集成和处理能力来增强用户体验。查询重构、搜索澄清、会话式检索和响应生成等关键组件协同工作，以实现这些复杂的交互。本综述探讨了会话式搜索的最新进展和潜在的未来方向，考察了构成会话式搜索系统的关键模块。我们重点介绍了LLM在增强这些系统中的作用，并讨论了该动态领域中存在的挑战和机遇。此外，我们还深入了解了当前会话式搜索系统的实际应用和可靠评估，旨在指导会话式搜索的未来研究和发展。
🔬 方法详解
问题定义：传统搜索引擎主要依赖关键词匹配，难以处理复杂、模糊的查询，无法有效维护多轮对话的上下文信息，导致用户体验受限。现有方法在理解用户深层意图、整合多源信息以及生成自然流畅的回复方面存在痛点。
核心思路：会话式搜索的核心在于利用自然语言处理技术，特别是大型语言模型，模拟人与人之间的对话交互模式。通过多轮对话，系统可以逐步澄清用户意图，并提供更精准、更全面的信息。这种方法旨在弥合用户与信息之间的鸿沟，提升搜索效率和用户满意度。
技术框架：会话式搜索系统通常包含以下几个主要模块：1) 查询重构：将用户的自然语言查询转化为系统可理解的形式。2) 搜索澄清：通过对话消除查询中的歧义，明确用户意图。3) 会话式检索：根据对话历史和当前查询，从知识库或互联网中检索相关信息。4) 响应生成：将检索到的信息整合并以自然语言的形式呈现给用户。这些模块协同工作，实现智能化的对话式搜索体验。
关键创新：该综述的关键创新在于系统性地梳理了会话式搜索领域的最新进展，并深入探讨了大型语言模型在其中的应用。与以往的综述相比，该论文更侧重于分析会话式搜索系统的关键模块，并展望了未来的发展方向。此外，论文还强调了实际应用和可靠评估的重要性，为未来的研究提供了指导。
关键设计：会话式搜索系统的设计涉及多个关键技术细节，例如：如何有效地利用对话历史信息进行上下文建模？如何设计损失函数以优化响应生成模型的性能？如何平衡检索结果的准确性和多样性？这些问题都需要根据具体的应用场景进行精细的设计和调整。此外，如何评估会话式搜索系统的性能也是一个重要的研究方向，常用的评估指标包括准确率、召回率、用户满意度等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述总结了会话式搜索领域的最新研究成果，并分析了大型语言模型在其中的作用。虽然没有提供具体的性能数据，但强调了LLM在提升会话式搜索系统性能方面的潜力。通过对现有系统的评估，为未来的研究方向提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
会话式搜索具有广泛的应用前景，例如智能客服、虚拟助手、教育辅导、医疗咨询等。它可以提升信息获取的效率和用户体验，帮助用户更便捷地获取所需信息。未来，随着技术的不断发展，会话式搜索有望成为人们获取信息的主要方式之一，深刻改变人机交互模式。
📄 摘要（原文）
As a cornerstone of modern information access, search engines have become indispensable in everyday life. With the rapid advancements in AI and natural language processing (NLP) technologies, particularly large language models (LLMs), search engines have evolved to support more intuitive and intelligent interactions between users and systems. Conversational search, an emerging paradigm for next-generation search engines, leverages natural language dialogue to facilitate complex and precise information retrieval, thus attracting significant attention. Unlike traditional keyword-based search engines, conversational search systems enhance user experience by supporting intricate queries, maintaining context over multi-turn interactions, and providing robust information integration and processing capabilities. Key components such as query reformulation, search clarification, conversational retrieval, and response generation work in unison to enable these sophisticated interactions. In this survey, we explore the recent advancements and potential future directions in conversational search, examining the critical modules that constitute a conversational search system. We highlight the integration of LLMs in enhancing these systems and discuss the challenges and opportunities that lie ahead in this dynamic field. Additionally, we provide insights into real-world applications and robust evaluations of current conversational search systems, aiming to guide future research and development in conversational search.