llm-retrieval

SDSR 提出轻量级自描述结构化数据，并辅以双层引导，利用 LLM 的首位偏差，在无向量数据库的情况下实现 100% 路由准确率。

系统研究表明，基于大模型的稠密检索器在拼写错误和投毒攻击上优于 BERT 基线，但仍易受语义扰动影响，其嵌入几何形态可预测鲁棒性。