Query Understanding in the Age of Large Language Models

Querying, conversing, and controlling search and information-seeking interfaces using natural language are fast becoming ubiquitous with the rise and adoption of large-language models (LLM). In this position paper, we describe a generic framework for interactive query-rewriting using LLMs. Our proposal aims to unfold new opportunities for improved and transparent intent understanding while building high-performance retrieval systems using LLMs. A key aspect of our framework is the ability of the rewriter to fully specify the machine intent by the search engine in natural language that can be further refined, controlled, and edited before the final retrieval phase. The ability to present, interact, and reason over the underlying machine intent in natural language has profound implications on transparency, ranking performance, and a departure from the traditional way in which supervised signals were collected for understanding intents. We detail the concept, backed by initial experiments, along with open questions for this interactive query understanding framework.Comment: Accepted to GENIR(SIGIR'23

Indexing methods for web archives

There have been numerous efforts recently to digitize previously published content and preserving born-digital content leading to the widespread growth of large text reposi- tories. Web archives are such continuously growing text collections which contain ver- sions of documents spanning over long time periods. Web archives present many op- portunities for historical, cultural and political analyses. Consequently there is a grow- ing need for tools which can efficiently access and search them. In this work, we are interested in indexing methods for supporting text-search work- loads over web archives like time-travel queries and phrase queries. To this end we make the following contributions: • Time-travel queries are keyword queries with a temporal predicate, e.g., “mpii saarland” @ [06/2009], which return versions of documents in the past. We in- troduce a novel index organization strategy, called index sharding, for efficiently supporting time-travel queries without incurring additional index-size blowup. We also propose index-maintenance approaches which scale to such continuously growing collections. • We develop query-optimization techniques for time-travel queries called partition selection which maximizes recall at any given query-execution stage. • We propose indexing methods to support phrase queries, e.g., “to be or not to be that is the question”. We index multi-word sequences and devise novel query- optimization methods over the indexed sequences to efficiently answer phrase queries. We demonstrate the superior performance of our approaches over existing methods by extensive experimentation on real-world web archives.In der jüngsten Vergangenheit gab es zahlreiche Bemühungen zuvor veröffentlichte Inhalte zu digitalisieren und elektronisch erstellte Inhalte zu erhalten. Dies führte zu einem weit verbreitenden Anstieg großer Textdatenbestände. Webarchive sind eine solche Art konstant ansteigender Textdatensammlung. Sie enthalten mehrere Versionen von Dokumenten, welche sich über längere Zeiträume erstrecken. Darüber hinaus bieten sie viele Möglichkeiten für historische, kulturelle und politische Analysen. Infolgedessen gibt es einen wachsenden Bedarf an Werkzeugen, die eine effiziente Suche in Webarchiven und einen effizienten Zugriff auf die Daten erlauben. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf Indexierungsverfahren, um die Arbeitslast von Textsuche auf Webarchiven zu unterstützen, wie zum Beispiel time-travel queries oder phrase queries. Zu diesem Zweck leisten wir folgende Beiträge: • Time-travel queries sind Suchwortanfragen mit einem temporalen Prädikat. Zum Beispiel liefert die Anfrage “mpii saarland” @ [06/2009] Versionen des Dokuments aus der Vergangenheit als Ergebnis. Zur effizienten Unterstützung solcher Anfragen ohne die Indexgröße aufzublasen, stellen wir eine neue Strategie zur Organisation von Indizes dar, so genanntes index sharding. Des Weiteren schlagen wir Wartungsverfahren für Indizes vor, die für solch konstant wachsende Datensätze skalieren. • WirentwickelnTechnikenzurAnfrageoptimierungvontime-travelqueries, nachstehend partition selection genannt. Diese maximieren den Recall in jeder Phase der Anfrageverarbeitung. • Wir stellen Indexierungsmethoden vor, die phrase queries unterstützen, z. B. “Sein oder Nichtsein, das ist hier die Frage”. Wir indexieren Sequenzen bestehend aus mehreren Wörtern und entwerfen neue Optimierungsverfahren für die indexierten Sequenzen, um phrase queries effizient zu beantworten. Die Performanz dieser Verfahren wird anhand von ausführlichen Experimenten auf realen Webarchiven demonstriert