引言
随着互联网的快速发展，信息量的爆炸式增长使得传统搜索方法难以满足用户对搜索结果相关性和准确性的需求。大模型（Large Language Models，LLMs）的出现为智能搜索领域带来了新的变革。本文将揭秘大模型如何通过多维知识蒸馏、个性化推荐、语义搜索等技术手段，精准提升智能搜索结果的相关性。
大模型多维知识蒸馏
- 挑战：传统神经网络模型在搜索广告领域面临模型参数量庞大、计算需求高、难以应用于线上环境等挑战。
- 解决方案：提出思维链可解释LLM驱动的多维知识蒸馏架构，将大模型知识迁移到在线部署的相关性模型中。
- 核心组件：
- 可解释相关性大模型（ELLM-rele）：采用思维链推理（Chain-of-Thought, CoT）方式重构相关性任务，提升模型可解释性和判别准度。
- 大模型多维知识蒸馏架构（MKD）：从大模型概率分布和思维链推理知识两个维度，将ELLM-rele中的丰富知识迁移到在线模型中。
个性化推荐
- 传统推荐系统：主要依赖用户行为数据和物品属性进行匹配，难以深入理解用户意图和上下文。
- 大模型应用：
- 个性化推荐：大模型能够深入理解用户意图和上下文，结合语义分析，提供更加精准、个性化的推荐。
- 内容生成推荐：大模型能够根据用户历史对话分析兴趣偏好，推荐更符合个性化需求的内容。
语义搜索
- 传统搜索：依赖关键词匹配技术，难以理解用户查询意图。
- 大模型应用：
- 理解用户意图：大模型能够精准捕捉用户需求，提供更符合预期的搜索结果。
- 处理复杂查询内容：大模型在处理复杂查询内容方面表现出色，能够提供全面、准确的答案。
案例分析
- 阿里云AI搜索开放平台：新增大模型联网能力，提供联网搜索API和联网搜索服务，提升搜索精准度和相关性。
- 微信智能搜索：与DeepSeek-R1等大模型合作，提升搜索精准度和用户体验。
- 快手搜索：接入DeepSeek R1大模型，提升搜索结果的精准度和相关性。
总结
大模型通过多维知识蒸馏、个性化推荐、语义搜索等技术手段，有效提升了智能搜索结果的相关性。未来，随着大模型技术的不断发展，智能搜索将更加精准、高效，为用户提供更好的信息获取体验。