高端定制网站建设制作,休闲农庄展示网站,未来3年房价走势预测,重庆网站建站系统平台初入团队#xff1a;从理论到实践的跨越五月份开始#xff0c;我怀着忐忑又期待的心情以线上的方式加入了公司AI研发中心的搜索引擎优化小组。作为一名数据科学与大数据技术专业的学生#xff0c;这是我第一次参与工业级AI项目的开发#xff0c;团队的任务是构建一个基于大…初入团队从理论到实践的跨越五月份开始我怀着忐忑又期待的心情以线上的方式加入了公司AI研发中心的搜索引擎优化小组。作为一名数据科学与大数据技术专业的学生这是我第一次参与工业级AI项目的开发团队的任务是构建一个基于大语言模型(LLM)的新一代搜索引擎。学长在入职第一天就告诉我我们不是要替代传统搜索引擎而是要让搜索更智能、更人性化。这句话成为了我整个实习期的指路明灯。第一阶段理解现有架构1.1 传统搜索的瓶颈团队首先让我分析了现有搜索引擎的痛点关键词匹配的局限性无法理解用户真实意图长尾查询效果差个性化程度不足
# 传统搜索的简单模拟
def keyword_search(query, documents):scores {}for doc in documents:score sum(1 for word in query.split() if word in doc)scores[doc] scorereturn sorted(scores.items(), keylambda x: -x[1])1.2 大模型带来的变革我们选择LLM作为核心是因为它能理解自然语言查询的语义生成更自然的回答处理复杂、多轮查询具备一定的推理能力第二阶段原型开发2.1 检索-重排-生成架构团队决定采用流行的RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构用户查询 → 传统检索 → 候选文档 → 大模型重排 → 生成回答我负责的是重排模块的初期开发
def rerank_with_llm(query, candidates, model):# 构造promptprompt f请根据问题{query}的相关性对以下文档排序\nfor i, cand in enumerate(candidates):prompt f{i1}. {cand[:200]}...\n# 调用大模型APIresponse model.generate(prompt)return parse_ranking(response)2.2 遇到的挑战延迟问题直接调用大模型API导致响应时间过长成本控制每次查询都需要调用大模型成本高昂结果不一致模型有时会产生不符合预期的排序第三阶段优化与创新3.1 混合检索策略为了解决性能问题我们设计了混合检索策略第一层传统BM25快速检索第二层小型BERT模型精排第三层大模型仅处理前10结果
def hybrid_search(query, corpus):# 第一层快速检索bm25_results bm25_search(query, corpus, top_k100)# 第二层神经网络精排bert_scores bert_rerank(query, bm25_results)top_10 [x[0] for x in sorted(zip(bm25_results, bert_scores), keylambda x: -x[1])[:10]]# 第三层大模型最终处理final_results llm_rerank(query, top_10)return final_results3.2 查询理解模块我主导开发了查询理解模块主要功能包括查询意图分类实体识别与扩展查询改写建议
def query_understanding(query):# 意图分类intent classify_intent(query)# 实体识别entities extract_entities(query)# 查询改写paraphrases generate_paraphrases(query)return {intent: intent,entities: entities,paraphrases: paraphrases}第四阶段评估与迭代4.1 评估指标体系我们建立了多维度的评估体系相关性nDCG5, nDCG10响应速度P99延迟用户满意度点击率、停留时间商业价值转化率4.2 A/B测试结果经过一个月的A/B测试新系统表现相关性提升32%长尾查询效果提升45%用户停留时间增加28%响应时间增加180ms仍在可接受范围技术难点与突破5.1 大模型蒸馏为了平衡效果和性能我们尝试了模型蒸馏技术使用GPT-4生成训练数据训练小型专用模型实现90%的效果保留速度提升5倍5.2 缓存机制创新我提出的层级缓存设计被团队采纳查询结果缓存中间表示缓存模型输出缓存
class SearchCache:def __init__(self):self.query_cache LRUCache(10000)self.embedding_cache LRUCache(50000)self.llm_cache LRUCache(1000)def get(self, query):if query in self.query_cache:return self.query_cache[query]# 其他处理逻辑...个人成长与收获6.1 技术能力的提升深入理解了现代搜索引擎架构掌握了LLM在实际产品中的应用技巧提升了大规模系统优化能力6.2 团队协作经验学会了在大型代码库中协作开发掌握了敏捷开发流程提高了技术方案表达能力未来展望实习结束时团队已经开始规划下一阶段工作多模态搜索支持个性化搜索体验端到端的学习排序这次实习让我深刻认识到AI产品的开发不仅仅是模型的堆砌更是系统工程、用户体验和技术创新的完美结合。每当我看到自己参与开发的系统被真实用户使用并产生价值时那种成就感是无可比拟的。实习期还未结束希望我能在接下来的实习过程中顶住压力来继续达到目标
