LinkedIn近日宣布，其全新的人工智能求職搜索功能已全面向公眾開放，標志著自然語言搜索技術在職業社交平臺上的重大突破。這一創新功能依托于LinkedIn龐大的專業數據庫，通過精細訓練的語言模型，使得求職者能夠以更加自然、貼近日常對話的方式表述求職意向，從而收獲更加精確、貼合個人需求的崗位推薦。
據LinkedIn產品開發副總裁Erran Berger介紹，這一搜索體驗的革新，允許用戶以個性化語言設定職業目標，并獲得高度契合其期望的搜索結果。Berger強調，這是簡化求職流程、提升包容性與個性化服務的重要一步，旨在讓每位用戶都能更輕松地踏上職業發展的旅程。
LinkedIn的一項前期調研揭示，用戶在平臺上搜索職位時，往往過度聚焦于精確關鍵詞，這限制了搜索結果的多樣性和準確性。例如，搜索“記者”一詞時，可能會同時涌現出媒體記者與法庭記者等技能要求大相徑庭的崗位。為解決這一問題，LinkedIn工程副總裁張文靜指出，此次升級旨在深入理解用戶需求，徹底革新求職搜索的邏輯。
張文靜進一步解釋說，以往基于關鍵詞的搜索方式，往往局限于直接匹配，導致信息檢索不夠精準。有時，盡管職位描述中包含“記者”一詞，但候選人的實際背景與崗位需求并不吻合，這樣的搜索結果顯然不盡如人意。而現在，LinkedIn通過增強對用戶查詢的理解，支持更豐富的關鍵詞搜索，用戶能夠輸入如“尋找硅谷最新發布的軟件工程崗位”這樣具體的查詢，系統將更精確地匹配相關職位。
為了實現這一目標，LinkedIn對搜索功能進行了全面升級。張文靜透露，整個流程分為理解用戶查詢、從海量職位中檢索信息以及精確排序三個階段。LinkedIn摒棄了以往基于固定分類法和缺乏深度語義理解能力的舊模型，轉而采用經過精細微調的大型語言模型（LLM），極大提升了平臺的自然語言處理能力。
考慮到LLM的高昂計算成本，LinkedIn采用了數據蒸餾技術以降低開支。他們將LLM的應用分為數據檢索與結果排序兩個階段，通過教師模型對查詢和職位進行排序，成功協調了檢索與排序模型，將求職系統流程從九個階段簡化為更為高效的流程。
LinkedIn還開發了定制化的職位建議查詢引擎，進一步提升了用戶體驗。這一系列基于人工智能的功能推出，彰顯了LinkedIn在職業社交領域的持續創新和對用戶需求的深刻洞察。
值得注意的是，LinkedIn并非孤例。谷歌等科技巨頭同樣預見到了基于LLM的企業搜索潛力。隨著先進模型的應用，企業搜索能力預計將在未來幾年內顯著增強。Cohere的Rerank3.5等模型正助力打破企業內部的語言壁壘，而OpenAI、谷歌和Anthropic的深度研究產品也反映出，各組織對于訪問和分析內部數據源的代理需求日益增長。
過去一年里，LinkedIn已陸續推出多項AI功能，不斷強化其在職業社交領域的領先地位。今年早些時候，該公司推出的AI助手便旨在幫助招聘人員更高效地篩選最佳候選人，進一步鞏固了其市場地位。
