Modern bilgi erişiminde, kaynak depolarından veri çekmek için tasarlanan sistemler genellikle Transformer modeli gibi ileri makine öğrenimi mimarilerini kullanır. İlk olarak Vaswani ve arkadaşları tarafından 2017’de tanıtılan Transformer modeli, doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratarak, cümledeki farklı kelimelerin önemini etkili bir şekilde değerlendiren dikkat mekanizması sayesinde büyük başarı sağlamıştır. Bu özellik, çeviri, özetleme ve bilgi erişimi gibi, kelime dizilerinde gömülü olan bağlam ve anlamın anlaşılmasının önemli olduğu görevler için kritik öneme sahiptir.
Bilgi erişim modellerini büyük dil modelleri ile entegre etmek, üretilen çıktıların alaka düzeyini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Bilgi erişim modelleri, geleneksel olarak, kullanıcının sorgusuna dayanarak bir veritabanından veya internetten önceden saklanmış bilgileri getirir. Örneğin, BM25 algoritması veya basit anahtar kelime tabanlı arama motorları bu tür modellere örnektir. Bu erişim modelleri büyük dil modelleri ile birleştiğinde, gerçek dünya bağlamında ve gerçek verilerle desteklenen çıktı üretebilirler. Örneğin, biyomedikal alanda karmaşık araştırma sorularını yanıtlamak için tasarlanmış bir sistemi ele alalım. Bağımsız bir Transformer tabanlı model, anlamlı ve bağlamsal olarak uygun metinler üretebilir, ancak en son veya spesifik verilerden yoksun olabilir. En son araştırma makalelerini veya klinik çalışmaları çeken bir bilgi erişim mekanizması ile entegre edildiğinde, sistem sadece dilbilgisi ve bağlam açısından doğru yanıtlar sağlamakla kalmaz, aynı zamanda en güncel ampirik kanıtlarla da desteklenmiş olur. Bu hibrit yaklaşım, otomatik müşteri hizmeti botlarından karmaşık akademik araştırma araçlarına kadar çeşitli uygulamalarda faydalı olabilir, kullanıcıların hem kapsamlı hem de bağlamsal olarak uygun bilgi almasını sağlar, böylece veri erişimi ile akıllı metin üretimi arasındaki boşluğu kapatır.