Faithful or Findable? Evaluating LLM-Generated Metadata for RDF Dataset Search
评估LLM生成元数据在RDF数据集搜索中的忠实性与可检索性
🧭 生成式元数据评估 · 检索效果与忠实性权衡
University of Southern Denmark
无约束LLM改写元数据检索效果最好但忠实性最差，基于概貌的改写提供最佳平衡
📌 工作参考价值（4 点）
- 在商品搜索中，用LLM改写标题/描述可提升召回，但需评估忠实性，避免描述与商品实际属性不符，建议仿照本文设计联合评估指标。
- 可采用基于概貌（profile-grounded）的生成策略，例如利用商品类目、属性或用户画像作为约束，在不牺牲太多检索提升的前提下保证内容可信度。
- 对合成元数据设置溯源与可解释性机制，例如关联原始字段或提供依据摘要，防止幻觉内容误导搜索排序。
- 本文的评估框架（同时考量检索效果与生成忠实性）可迁移至推荐系统的特征工程或内容补全场景，用于控制LLM生成特征的风险。