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大模型如何革新搜索相关性?智能升级让搜索更“懂你”|得物技术

一、背 景 你是否曾在社区搜索时遇到这样的困扰:想找一双“平价学生党球鞋”,结果出现的多是限量联名款?或者输入“初冬轻薄通勤羽绒服”,却看到厚重登山款?这类“搜不准”的情况,正是搜索相关性技术要解决的核心问题——让搜索引擎更准确地理解用户意图,返回真正匹配的结果。今天,我们就来揭秘得物如何用大模型技术让搜索变得更“聪明”。 搜索相关性,即衡量搜索结果与用户查询的匹配程度,通俗来说就是“搜得准不准”。作为搜索体验的基石,良好的相关性能够帮助用户更顺畅地从种草走向决策,同时也对购买转化率和用户留存具有重要影响。 二、传统相关性迭代痛点 从算法层面看,搜索相关性模型需要计算用户查询与内容(包括下挂商卡)之间的相关程度。系统需要理解几十种用户意图,如品牌、系列、送礼、鉴别等,识别几十种商品属性,如人群、颜色、材质、款式,还要覆盖平台上数千个商品类目,从跑步鞋、冲锋衣到咖啡机、吹风机等等。 我们早期主要采用基于BERT的交互式模型,结合大量人工标注数据,来构建搜索相关性系统。然而,随着业务发展,传统方法在迭代过程中逐渐暴露出以下痛点: 资源消耗大,标注成本高昂:模型效果严重依赖海量人工...

🎉重大更新!NocoBase 2.0:与你的 AI 员工见面!开源无代码/低代码平台

原文链接:https://www.nocobase.com/cn/blog/nocobase-2-0 NocoBase 1.0-alpha 于 2024 年 4 月 28 日发布,同时我们也正式开启了商业化的服务。在过去这 10 几个月里,我们收到了成百上千的用户的反馈和交流,收到了数十位来自全球各地开发者贡献的代码,也收到了 50 多个国家、数百家企业的商业订单。 感谢每一位用户,每一位贡献者 ,以及每一位付费客户。 过去 6 个月,我们在不断迭代升级 1.x 版本的同时,也在投入很多时间思考、讨论、开发下一代 NocoBase。现在,是时候正式向你介绍 NocoBase 2.0-alpha! AI 员工 在过去 10 几个月里,AI 发展日新月异,大模型在很多场景中都展现出不俗甚至惊人的能力。作为 AI 的重度用户,我们将 AI 带进了 NocoBase 2.0,并以 AI 员工的方式为你服务。 NocoBase 中的 AI 员工不是聊天机器人,也不是孤立的 Agent,而是无缝集成在你的业务系统中,理解业务上下文、直接执行任务的智能同事。 他们出现在你需要他们的任何地方,表格旁边...

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