小红书搜索:生成式检索的探索与实践
阎荟
2024-10-14 00:00:00
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在文章"小红书搜索:生成式检索的探索与实践"中,小红书的算法工程师冯少雄博士深入探讨了生成式检索在小红书搜索框架中的创新领域。这篇文章之所以引人注目,是因为它探索了一种名为生成密集检索(GDR)的新方法,旨在在搜索过程中实现效率和有效性的平衡。这种方法特别值得关注,因为它在在线笔记回忆和查询推荐等场景中具有潜在的应用。该文章对于那些对搜索技术的演变和优化检索系统的挑战感兴趣的人来说具有重要意义。它提供了一个新的视角,说明生成式人工智能如何能够超越传统方法,增强搜索能力。
在文章"小红书搜索:生成式检索的探索与实践"中,小红书的算法工程师冯少雄博士深入探讨了生成式检索在小红书搜索框架中的创新领域。这篇文章之所以引人注目,是因为它探索了一种名为生成密集检索(GDR)的新方法,旨在在搜索过程中实现效率和有效性的平衡。这种方法特别值得关注,因为它在在线笔记回忆和查询推荐等场景中具有潜在的应用。该文章对于那些对搜索技术的演变和优化检索系统的挑战感兴趣的人来说具有重要意义。它提供了一个新的视角,说明生成式人工智能如何能够超越传统方法,增强搜索能力。- 生成式检索是一种常见的检索范式,能够记住所有候选文档并实现查询和候选文档的深交互。
- 生成式检索的问题包括细粒度特征记忆不足、性能下降和可扩展性差。
- 生成式检索和密集检索可以相互补充,利用生成式检索的记忆能力和密集检索的细粒度匹配。
- GDR是一种生成式密集检索方法,在召回指标方面表现最优。
- GDR适用于在线流式笔记召回、高频查询的检索优化以及搜前、搜中、搜后全流程推词等场景。
- GDR可以避免层次聚类不稳定导致模型重新训练的问题,并有相应的处理流程来处理新文档加入和ID快速增量更新。
- GDR和LLM的结合可以提升对查询的理解能力和检索性能。
- GDR已经在推动落地,尤其在推词阶段更适合应用。
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