论文信息
标题 (Title)：A Survey on Open Dataset Search in the LLM Era: Retrospectives and Perspectives
作者 (Authors)：PENGYUE LI, SHENG WANG, HUA DAI, ZHIYU CHEN, ZHIFENG BAO, BRIAN D. DAVISON
发表年份 (Year)：2025
原文链接 (URL)：
https://arxiv.org/abs/2509.00728
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective)：随着高质量数据集在训练AI模型、验证科研假说等数据驱动任务中变得不可或缺，“开放数据集搜索”已成为一个关键的研究领域。大型语言模型（LLMs）的兴起为解决该领域的长期挑战带来了新的机遇。本研究旨在系统性、全面地综述开放数据集搜索领域的现状，特别关注超越传统方法的近期进展，并探索未来发展方向。
方法 (Methods)：本文是一篇全面的文献综述。它从数据集模态的角度出发，系统性地梳理了针对不同类型数据（表格、向量、空间、图等）的高级搜索技术，重点关注基于实例的查询和基于内容的相似性度量。此外，本综述着重阐述了LLMs与数据集搜索之间的双向促进关系：一方面，LLMs如何赋能数据集搜索（如提升查询理解、语义建模能力）；另一方面，数据集搜索如何支持LLM的发展（如用于检索增强生成RAG、改进数据筛选）。
结果 (Results)：本综述的“结果”是对该领域研究现状的系统性总结。研究发现，开放数据集搜索正从传统的基于元数据和关键词的方法，向更智能、更灵活、语义更丰富的范式演进。LLMs正在成为变革性的力量，不仅提升了搜索系统的能力，其自身的训练和应用（特别是RAG）也对高效的数据集搜索提出了新的、更高的要求。
结论 (Conclusion)：本综述在总结现有技术的基础上，指出了开放数据集搜索领域面临的开放性挑战和未来充满希望的研究方向，包括隐私保护搜索、面向任务的集成、跨模态发现、联邦搜索以及数据集质量和基准建设，为该领域的研究人员和实践者提供了宝贵的结构化参考。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景：在数据和AI驱动的时代，从医疗保健到城市规划，各行各业都离不开高质量的数据集。随着开放数据生态系统的蓬勃发展，数据集的数量、异构性和语义复杂性呈爆炸式增长，这使得数据寻求者如何方便、准确地找到所需数据集成为一个巨大的挑战。
核心研究问题 (RQs)：本文的核心问题并非提出一个新方法来解决某个具体问题，而是作为一个综述来回答：在大型语言模型（LLM）时代，开放数据集搜索领域的研究现状是怎样的？关键的技术演进路径是什么？LLMs在其中扮演了什么角色？以及未来有哪些亟待解决的挑战和充满机遇的研究方向？
这是一个新的问题，因为它首次尝试在LLM的背景下，对超越传统方法的、涉及多种数据模态的现代数据集搜索技术进行系统性的梳理和展望。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
现有研究：作者指出，已有的关于数据集搜索的综述（如
）存在局限性。它们通常只关注特定的数据模态（如仅限表格数据集 ）或局限于传统的搜索范式（如仅基于元数据的搜索 ）。 研究缺口 (Gap)：当前缺乏一篇能够跨越多种数据模态、聚焦于超越传统关键词搜索的先进技术（如基于实例的查询），并且系统性地探讨LLMs与数据集搜索之间双向互动关系的全面综述。本篇综述旨在填补这一空白。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标：
从多模态的视角，对开放数据集搜索进行梳理，涵盖表格、空间、图、向量等多种数据类型。
重点回顾超越传统关键词搜索的方法，如基于实例的查询和基于内容的相似性度量。
深入探讨LLMs与数据集搜索之间的相互作用。
识别该领域的开放挑战和未来研究机会，为研究者提供前瞻性指引。
核心命题：本文的核心命题是，开放数据集搜索领域正在经历一场由深度学习和LLMs驱动的深刻变革，其研究重点已从简单的元数据匹配转向深度的内容和语义理解。同时，LLMs不仅是推动这场变革的工具，其自身的发展也越来越依赖于先进的数据集搜索技术，二者之间形成了一种共生共荣的关系。
2. 研究设计与方法 (Methodology)
2.1. 研究范式与方法论 (Research Paradigm & Methodology)
研究范式：本研究的范式是文献综述（Literature Survey）。
方法论：本文采用系统性文献回顾和归纳总结的方法，对开放数据集搜索领域的研究进行了梳理。其梳理的关键逻辑在于技术演进和LLM的中心作用。
解决方案的关键（即技术演进路径）：
传统方法：依赖于元数据（metadata）和关键词（keywords）进行匹配。这种方法的优点是扩展性好、基础设施要求低，但缺点是用户查询表达能力有限、严重依赖元数据质量且相似性评估维度单一
。 现代先进方法：
更复杂的查询机制：允许用户使用自然语言问题或示例数据集（query-by-example）来表达更细致的需求
。 更精细的相似性估计：使用深度学习模型对数据集内容（content-aware）进行编码，或使用针对特定模态的距离函数（如空间数据的EMD，图数据的GED）来计算语义和结构相似性
。 LLM赋能的搜索：利用LLMs来增强数据集预处理、查询理解、语义对齐和交互式搜索等环节
。
与之前方法的特点和优势：现代方法通过深入数据集的内容和语义，克服了传统方法仅依赖表层元数据的局限性，从而能够更准确地理解用户意图并返回更相关的结果，使整个搜索过程更智能、更灵活。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
数据来源：作为一篇综述，本文的“数据来源”是已发表的学术文献。
样本：本文通过引用大量的研究论文，系统性地回顾了该领域的代表性工作。同时，为了说明数据集搜索的应用场景和数据特点，文章在表1中列举了多个真实世界的开放数据存储库作为“样本”，例如：
LakeBench：包含1600万个表格数据集
。 Identifiable：提供23.5万个空间数据集
。 Huggingface Datasets / Kaggle：面向学术和机器学习任务的数据集平台
。 NCBI Datasets / PhysioNet：面向生物医学领域的专业数据集平台
。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
核心概念操作化：本文将“开放数据集搜索”操作化为一个过程：给定一个用户查询Q（形式多样）和一个数据集仓库D，根据一个特定的相似性度量函数
sim(Q, D)，检索出与Q最相关的top-k个数据集D。 测量：本文总结了不同研究中用于测量相似性的关键技术：
表格数据：通过列值重叠、Jaccard相似度、基于PLM的列嵌入之间的余弦相似度等来测量“可连接性”或“可合并性”
。 向量数据：通过多向量表示间的MaxSim或约束MaxSim操作来测量相似度
。 空间数据：通过重叠区域、豪斯多夫距离（Hausdorff distance）或推土机距离（EMD）来测量
。 JSON数据：通过树编辑距离（Tree Edit Distance, TED）来测量结构相似性
。 图数据：通过图编辑距离（Graph Edit Distance, GED）或最大公共子图（MCS）来测量
。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
由于本文是综述，其“发现”是对领域发展趋势的归纳总结：
从元数据到内容：数据集搜索的研究重心已从依赖稀疏、不完整的元数据，转向直接利用数据集的丰富内容进行深度语义匹配
。 从关键词到多模态查询：用户与搜索系统的交互方式正在变得更加丰富，从单一的关键词发展到更具表现力的自然语言问句和“以例搜例”（query-by-example）
。 LLM的双重角色：LLMs在该领域扮演着革命性的双重角色。一方面，LLM是数据集搜索的“赋能者”，它极大地提升了系统理解复杂查询、进行语义规划和交互式引导的能力。另一方面，LLM也是数据集搜索的“重度用户”，其自身的训练（数据筛选）和应用（如检索增强生成RAG）都迫切需要高效、精准的数据集搜索技术作为支撑
。 开放性挑战依然严峻：尽管进展迅速，但该领域仍在多个方面面临重大挑战，包括数据隐私、跨模态搜索、联邦环境下的搜索、面向具体任务的搜索整合，以及数据集质量控制和标准化基准的缺乏
。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
图2：开放数据集搜索流程概览 (Open dataset search pipeline overview)
展示内容：该图以流程图的形式，高度概括了现代数据集搜索系统的五个核心阶段：处理多模态数据集、接收用户输入、进行相似性计算、利用数据集索引、以及采用加速技术
。 揭示关系：该图为理解该领域的技术全景提供了一个清晰的框架。它表明，一个完整的数据集搜索解决方案是一个复杂的系统工程，涉及从前端的用户交互到底层的索引和加速算法等多个环节。
图9：LLMs与数据集搜索的互动关系 (Interaction between LLMs and dataset search)
展示内容：该图是本文核心观点的视觉呈现。上半部分展示了“LLM for Dataset Search”，描绘了LLM在数据预处理、查询理解、相关性度量和人机交互等环节如何赋能数据集搜索
。下半部分展示了“Dataset Search for LLM”，描绘了数据集搜索如何为LLM提供外部知识以支持RAG，以及如何筛选高质量数据用于模型训练 。 揭示关系：该图生动地揭示了LLM与数据集搜索之间相辅相成、互为因果的共生关系。这不仅是技术上的相互调用，更是一种生态上的相互依赖，是推动两个领域共同前进的核心动力。
表2、表4、表5：不同维度下的技术总结
展示内容：表2将本综述与先前的综述进行了对比，突出了本文的独特贡献
。表4和表5分别系统性地总结了表格数据集和非表格数据集的代表性搜索方法，从搜索类型、匹配信号、相似度计算、索引和加速技术等维度对文献进行了分类 。 揭示关系与数据支撑：这些表格是本综述信息密度最高的部分。它们不仅为读者提供了该领域关键文献的快速索引，还通过结构化的分类，揭示了不同技术路线的特点和适用场景，是本综述作为“领域地图”和“技术参考”核心价值的体现。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
解释研究发现：本综述所梳理的文献共同指向一个结论：开放数据集搜索正处在一个关键的转折点。简单地将海量数据集存储起来并提供一个关键词搜索框的时代已经过去。未来的核心竞争力在于深度理解数据内容和精准把握用户意图。LLMs的出现恰好为这两点提供了强大的技术支持，它将数据集搜索从一个传统的“信息检索”问题，提升为一个更接近“智能对话”和“自动化数据科学”的AI问题。同时，RAG范式的流行也反向定义了数据集搜索的新使命：它不再仅仅是为人类寻找数据，更是要成为AI系统的“外部知识大脑”。
回答研究问题：本综述通过系统性的文献梳理和趋势分析，全面地回答了引言中提出的核心问题，为读者描绘了一幅清晰的、以LLM为中心的现代开放数据集搜索技术全景图。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
阐明本研究对现有理论的贡献：
构建了领域的新分类体系：本综述通过“多模态视角”和“与LLM的双向关系”这两个新维度，为开放数据集搜索这一交叉学科领域提供了一个新的、更符合当前技术发展的知识组织框架和分类体系。
明确了LLM在该领域的双重角色：首次系统性地阐述了LLM既是“工具”又是“用户”的双重角色，深化了对LLM时代下信息检索生态系统演变的理论认识。
对业界的影响：对于Google Dataset Search等通用搜索引擎，以及Kaggle、Hugging Face等专业数据平台，本综述提供了关于下一代搜索功能（如自然语言查询、以例搜例、与RAG集成）的技术路线图。对于需要利用海量数据进行模型训练的AI公司，本综述指明了通过先进的数据集搜索技术来提升数据筛选效率和质量的可能性。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
对数据科学家/研究人员：在寻找所需数据集时，应了解并利用支持更高级查询方式（如自然语言、示例查询）的现代数据平台，而不仅限于关键词搜索。
对数据平台开发者：在设计或升级数据集搜索引擎时，应重点投入研发基于内容和语义的相似性度量算法，并积极探索集成LLM来改善查询理解和用户交互体验。
对LLM应用开发者：在构建RAG应用时，应认识到检索模块的性能至关重要。采用更先进的数据集搜索技术来构建和查询知识源，是提升RAG系统整体表现的关键。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
本研究存在的局限性：作为一篇综述，其局限性在于依赖现有文献，可能存在少数最新研究未能覆盖的情况。同时，其分析侧重于技术趋势，对各种方法的实际性能优劣（需要具体的实验对比）着墨较少。
为后续研究者指明的方向：本文在第6节明确指出了五大未来研究方向和开放性问题：
隐私保护的数据集搜索：如何在保护敏感信息的同时进行有效搜索
。 面向任务的数据集搜索集成：如何将数据集搜索作为模块无缝地集成到更复杂的AI工作流（如自动化数据科学）中
。 跨模态数据集搜索：如何实现不同数据类型之间的搜索，例如用一张图片去搜索相关的表格数据
。 联邦数据集搜索：如何在分布式的、无法集中存储的数据源之间进行搜索
。 数据集质量与基准：如何自动化地评估和控制数据集质量，以及如何为各种模态的数据集搜索建立标准化的评测基准
。
5. 结论 (Conclusion)
随着对高质量数据的需求日益增长，开放数据集搜索已成为数据科学和AI领域的一项关键基础设施。本综述系统性地回顾了该领域的近期进展，重点关注了超越传统关键词和元数据方法的先进技术。文章从多模态的视角梳理了表格、空间、向量等不同类型数据集的搜索方法，并深入剖析了大型语言模型（LLMs）与数据集搜索之间相辅相成的关系——LLMs不仅极大地提升了搜索的智能化水平，其自身的发展也越来越依赖于高效的数据集搜索技术。最后，本综述通过识别数据隐私、跨模态发现、联邦搜索等关键挑战，为该领域的未来研究提供了清晰的路线图，旨在为相关领域的科研人员和从业者提供一份有价值的参考和启发。
6. 核心参考文献 (Core References)
Chapman, A., et al. (2020). Dataset search: a survey.
The VLDB Journal.
重要性: 这是本文用于定位自身贡献的关键先前综述之一，代表了LLM时代之前该领域的SOTA总结，主要聚焦于传统方法。
Freire, J., et al. (2025). Large Language Models for Data Discovery and Integration: Challenges and Opportunities.
IEEE Data Engineering Bulletin.
重要性: 这是一篇与本文主题高度相关的同期综述，同样关注LLM在数据发现中的作用，表明了该方向是当前的研究热点。
Benjelloun, O., et al. (2020). Google Dataset Search by the Numbers.
International Semantic Web Conference.
重要性: 该文献对Google Dataset Search这一业界最大规模的实践进行了分析，提供了关于开放数据生态（如表格数据占比最高）的宝贵实证数据，为许多研究提供了背景。
Khattab, O., & Zaharia, M. (2020). Colbert: Efficient and effective passage search via contextualized late interaction over bert.
SIGIR.
重要性: 该文献提出的MaxSim算子是向量数据集搜索（多向量表示）领域的一个基础性概念，被本文综述中提到的多项后续工作所采用或改进，是理解该子领域技术演进的关键。
Lewis, P., et al. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. NeurIPS.
链接:
https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/6b493230205f7828e58650c43b11de2a-Abstract.html 重要性: 这是关于检索增强生成（RAG）的开创性工作之一。RAG是本文论述“数据集搜索对LLM的重要性”这一核心主题时最关键的应用场景。
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