SIGIR

Enhancement of E-commerce Sponsored Search Relevancy with LLM

利用大语言模型提升电子商务赞助搜索的相关性

Md Omar Faruk Rokon, Andrei Simion, Weizhi Du, Musen Wen, Hong Yao, Kuang-chih Lee

机构 * Walmart AdTech（沃尔玛广告技术） 纠错

AI总结 研究利用预训练大语言模型在电子商务赞助搜索框架中开发先进广告相关性模型，通过LoRA改编LLAMA2 7B模型，引入新型分类器，经训练显著提升搜索精度和效率。

Comments eCom 24: ACM SIGIR Workshop on eCommerce, July 18, 2024, Washington, DC, USA

Next-Gen Sponsored Search: Crafting the Perfect Query with Inventory-Aware RAG (InvAwr-RAG) Based GenAI

下一代赞助搜索：基于库存感知检索增强生成式人工智能（InvAwr-RAG）打造完美查询

Md Omar Faruk Rokon, Weizhi Du, Zhaodong Wang, Musen Wen

机构 * Walmart AdTech（沃尔玛广告科技） 纠错

AI总结 研究电商赞助搜索中为给定查询识别相关关键词的挑战，引入基于库存感知检索增强生成式人工智能模型，结合多种查询提升相关性和用户参与度，初步结果显示填充率等显著提升。

Comments Published in eCom@SIGIR 2024

OpenCoderRank: Personalized Technical Assessments with Generative AI

OpenCoderRank: 基于生成式AI的个性化技术评估

Hridoy Sankar Dutta, Sana Ansari, Swati Kumari, Shounak Ravi Bhalerao

AI总结 OpenCoderRank是一种轻量级自托管平台，通过模拟真实世界限时技术评估，为资源受限环境提供定制化评估解决方案，结合BERTScore和LLM评估方法验证其有效性。

Comments Accepted to SynthIR Workshop (SIGIR 2026)

RAG System for Supporting Japanese Litigation Procedures: Faithful Response Generation Complying with Legal Norms

基于RAG的日本诉讼程序支持系统：符合法律规范的忠实响应生成

Yuya Ishihara, Atsushi Keyaki, Hiroaki Yamada, Ryutaro Ohara, Mihoko Sumida

机构 * Hitotsubashi University, Japan（早稻田大学，日本） ； Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学研究所，日本） ； Nakamura, Tsunoda & Matsumoto, Japan（日本纳卡拉、藤田与松本事务所） 纠错

AI总结 本文设计了一种基于RAG的LLM系统，用于支持日本医疗诉讼程序，确保响应符合法律规范，通过检索模块检索相关外部知识并保持响应的忠实性。

Comments This is a preprint version of a paper reviewed and accepted at BREV-RAG 2025: Beyond Relevance-based EValuation of RAG Systems, a SIGIR-AP 2025 workshop

Journal ref Proceedings of the International Workshop on Beyond Relevance-based EValuation of RAG Systems (BREV-RAG) 2025 (pp. 59-65)