电商搜索革命：大模型如何重塑购物体验？

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文章摘要

电商搜索技术作为连接用户与商品的桥梁，在电商行业的蓬勃发展中扮演着越来越重要的角色。京东技术总监翟周伟在接受采访时，深入探讨了电商搜索技术的发展历程、当前应用状况以及面临的挑战和未来发展方向。

翟周伟认为，电商搜索技术的发展可以划分为四个阶段：文本检索阶段、机器学习阶段、深度学习阶段和大模型阶段。在大模型阶段，交互方式从单向的需求引导转变为双向的对话式自然语言交互，基于大模型的用户理解和商品理解有效解决了长尾泛化问题，正在重构整个技术架构。

在电商领域，大模型主要应用于用户交互、意图理解、商品理解、商品召回和相关性以及文案创意生成等方向。例如，利用大模型的对话能力进行对话式交互导购，提升用户需求识别的准确性和商品信息的精准建模。然而，在实际应用中，大模型也面临着商品知识理解能力弱、个性化Context理解问题、时效性问题、成本和速度问题以及安全问题等挑战。

为了解决这些问题，京东采取了新数据和新知识的增强持续预训练以及RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，显著提升了大模型在电商领域任务上的性能，并实现了实时性信息更新。

在构建一个好的大模型电商搜索引擎方面，翟周伟认为关键在于构建一个高性能的电商大模型能力底座和性能评估体系。他提出了一种继承学习方法来持续学习，通过提升知识密度、模型结构优化、退火学习、多阶段指令对齐优化等方法提升电商大模型的性能表现。

尽管大模型的商业潜力巨大，但目前还没有出现颠覆性的商业模式，ROI相对较低。翟周伟建议，企业在开发或应用大模型时，可以初期直接调用大模型云服务API，以prompt方式快速验证商业模式，待用户规模扩大后再考虑自研大模型。同时，可以利用开源大模型作为底座，结合业务需求进行优化。

展望未来，翟周伟认为理想的下一代AI电商搜索应该是完全大模型驱动或AGI技术驱动的数字虚拟助理，能够与人类进行全模态的自然语言交互，精准推荐商品，并在需求不明时进行拟人交互式导购，甚至实现智能下单和售后服务。

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