搜推电商大模型及应用实践-下篇
原文中文,约5600字,阅读约需14分钟。发表于: 。基于大模型底座我们做了模型扩展和电商知识增强预训练,再通过多任务增强对齐学习构建了我们的电商大模型,最上层是应用层,包括prompt工程,进一步结合具体业务场景的对齐以及蒸馏萃取技术,在时效性个性化方便核心是通过RAG技术实现的,包括电商知识图谱RAG,Web搜索RAG,以及用户画像RAG。大模型对搜推技术产生了深远的影响,极大地推动了搜推技术的演进趋势,使得搜推更加的智能化和个性化,然而在...
大模型在电商搜索中的应用提升用户体验和搜索效率,但仍面临传统方法局限、语言理解挑战和准确性与泛化效果问题。解决方案包括Prompt工程应用和数据增强蒸馏,以及增强预训练和相关性对齐。下一代AI电商搜索应实现全面革新,包括技术驱动、数字虚拟助理、精准商品推荐和智能代理等。