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社区搜索离线回溯系统设计:架构、挑战与性能优化|得物技术

一、项目背景 在社区场景中,我们积累了丰富的用户互动数据。这些历史互动信息对CTR/CVR预估建模具有重要参考价值,用户的每次互动都反映了其特定维度的偏好特征。当前,已在多个业务实践中验证,基于用户历史互动特征进行未来行为预测是有效的。用户互动序列越长,包含的偏好特征就越丰富,但同时也带来了更大的技术挑战。 目前社区搜索领域已经在序列建模方向取得了一些应用成果,显著提升了搜索效率,但在该方向上仍有优化空间,主要体现在: 算法精排模型现状:长周期的用户互动特征尚未被充分利用,现有模型仅使用了基础标识信息,泛化能力有待提升。我们计划引入SIM方案来增强个性化序列建模能力,推动搜索效率提升。 迭代效率优化:当前互动特征优化依赖于实时数据采集链路,新增特征需要长时间数据积累(2个月以上)才能验证效果。我们计划建设用户特征离线回溯服务,降低算法优化对实时数据的依赖,加快项目迭代速度,提高实验效率。 离线回溯主要解决迭代效率问题,本文重点探讨在社区搜索场景下开发离线回溯,并做离线一致性验证过程中发现的一些问题,针对这些问题做了哪些优化措施及思考。 二、架构设计 全局架构 序列产出流程链路 ※ 在线...

回答准确率从60%飙至95%!AI知识库救命方案

AI 的浪潮席卷而来,各行各业都在积极探索 AI 的落地应用,无论是为了提升工作效率,还是为了在同事和领导面前展现技术实力,技术先行者们都跃跃欲试。在众多 AI 落地场景中,**知识库(Retrieval Augmented Generation, RAG)**因其技术成熟且能快速发挥 AI 价值的特点,成为企业优先考虑的方案。 什么是 RAG 知识库? 简单来说,RAG 知识库就是让 AI 针对用户提出的特定知识问题,给出准确的回答。其应用场景广泛,例如: 内部员工问答:解答企业规章制度、工作流程等问题。 智能客服:为客户提供产品或服务咨询。 产品文档助手:帮助用户快速查找产品使用说明、常见问题等。 ... 市面上有许多关于如何搭建 RAG 知识库的技术方案,本文将不赘述具体实现细节。今天,我们重点讨论 RAG 实践中一个最令人头疼的问题:如何设计切片方案才能最大限度地提升问题回答的准确率? 我将免费分享一个我们团队在实践中探索出的高效技术设计方案,它几乎可以申请专利! 为什么传统知识库方案回答不够准确? 目前主流的知识库切片方案是将帮助文档切分成多个小块,然后将这些小块内容输入给 ...

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