【ITBEAR】今天分享的是：京東（翟周偉）：電商大模型及搜索應(yīng)用實(shí)踐
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京東技術(shù)總監(jiān)翟周偉在演講中分享了電商大模型及搜索應(yīng)用實(shí)踐，涵蓋電商行業(yè)發(fā)展、大模型應(yīng)用問題與解決方案以及在搜索場(chǎng)景中的實(shí)踐等內(nèi)容，為電商領(lǐng)域AI技術(shù)發(fā)展提供了全面參考。
1. 電商行業(yè)發(fā)展與技術(shù)演進(jìn)
- 行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r：過去十年實(shí)物商品網(wǎng)上零售額高速增長(zhǎng)，電商模式從貨架電商為主發(fā)展為與內(nèi)容電商并存，技術(shù)創(chuàng)新降低了商品流通成本，提升了零售效率。
- 消費(fèi)決策鏈分析：用戶消費(fèi)決策鏈包括購前、購中、購后，搜索是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，電商搜索旨在基于用戶需求進(jìn)行商品分發(fā)，優(yōu)化目標(biāo)為GMV和UCVR，與一般信息搜索不同。
- 技術(shù)演進(jìn)洞察：技術(shù)演進(jìn)經(jīng)歷了文本檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)到大模型階段，從規(guī)則引擎應(yīng)用到基于DNN的精準(zhǔn)理解，再到多模態(tài)交互和AGI導(dǎo)購助手，不斷追求更低成本、更高效率和更好體驗(yàn)。
2. 大模型在電商場(chǎng)景下的問題與解決方案
- 技術(shù)優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用問題：大模型具有邏輯推理、多語言理解等優(yōu)勢(shì)，但在電商場(chǎng)景中面臨商品知識(shí)專業(yè)性不足、個(gè)性化挑戰(zhàn)、時(shí)效性低、成本高和安全性風(fēng)險(xiǎn)等問題。
- 京東電商大模型方案：構(gòu)建了文本大模型底座（Dense + MOE）和多模態(tài)大模型底座，通過DataPipeline提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，進(jìn)行持續(xù)預(yù)訓(xùn)練、通用和領(lǐng)域?qū)R學(xué)習(xí)，從被動(dòng)和主動(dòng)安全兩方面保障安全性，并建立評(píng)估體系。
3. 電商搜索場(chǎng)景下大模型應(yīng)用實(shí)踐
- 搜索交互優(yōu)化：利用大模型提升搜索交互效率，如Sug、糾錯(cuò)等功能，應(yīng)用電商知識(shí)增強(qiáng)的大模型，結(jié)合搜索交互日志優(yōu)化目標(biāo)，通過多指令學(xué)習(xí)迭代改進(jìn)。
- 電商意圖理解提升：旨在解決用戶需求與商品語義對(duì)齊問題，通過指令學(xué)習(xí)，利用搜索用戶反饋和RAG技術(shù)，提升商品召回相關(guān)性和多樣性。
- 文案創(chuàng)意生成輔助：借助大模型生成能力降低商品素材成本，如商品標(biāo)題、文案、賣點(diǎn)生成，采用圖文語義對(duì)齊學(xué)習(xí)技術(shù)，利用多模態(tài)大模型。
- 電商搜索相關(guān)性改進(jìn)：核心是用戶需求與商品匹配問題，主流模型有孿生網(wǎng)絡(luò)和交互式匹配，京東采用prompt工程應(yīng)用 + 數(shù)據(jù)增強(qiáng)蒸餾或增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練 + 相關(guān)性對(duì)齊方案。
4. 下一代AI電商搜索展望：傳統(tǒng)和新興電商依賴搜推技術(shù)，當(dāng)前存在用戶交互成本高、決策成本高、轉(zhuǎn)化鏈路長(zhǎng)、體驗(yàn)受限等痛點(diǎn)。未來將以大模型 + Agent / AGI技術(shù)驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)直接結(jié)果展示，提升用戶體驗(yàn)和電商運(yùn)營(yíng)效率。
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