Databricks
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利用大型语言模型（LLMs）提升产品搜索功能
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用预训练的大型语言模型（LLMs）来改进产品目录的在线搜索功能，通过将产品描述、评论、文章等转化为嵌入式向量作为搜索的知识库，并通过微服务部署模型实现高效搜索。同时，通过微调模型可以提高搜索准确性。文章还介绍了预训练的LLMs、嵌入式向量、微服务等相关技术概念和工具，并提供了一个在线搜索解决方案的加速器。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在AI领域取得了重大进展，许多组织开始探索如何利用这些技术。
- 在线搜索功能的改进是零售和消费品公司面临的迫切需求，尤其是在产品目录搜索方面。
- 随着在线活动的快速扩展，客户在寻找特定商品时常常感到沮丧，LLMs可以通过分析产品描述和评论来提供相关建议。
- 微调模型可以提高搜索结果的准确性，组织无需依赖第三方服务，许多LLMs是基于开源技术构建的。
- 使用预训练的LLMs可以减少内容需求和训练时间，微调可以使模型更好地响应特定内容。
- 实现LLM基础的搜索功能的步骤包括下载预训练模型、将产品文本转化为嵌入、配置模型并作为微服务部署。
- 嵌入是句子、段落或文档的数值表示，能够反映文档之间的相似度。
- 微服务是一种轻量级应用，能够处理搜索请求并返回响应，支持弹性扩展以应对需求波动。
- 标记搜索结果的过程相对简单，需要为每个搜索结果分配相关性分数。
- Databricks开发了一个在线搜索解决方案加速器，利用Wayfair Annotation Dataset（WANDS）进行模型微调，显著提升搜索性能。
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