初入团队：从理论到实践的跨越

五月份开始，我怀着忐忑又期待的心情以线上的方式加入了公司AI研发中心的搜索引擎优化小组。作为一名数据科学与大数据技术专业的学生，这是我第一次参与工业级AI项目的开发，团队的任务是构建一个基于大语言模型(LLM)的新一代搜索引擎。学长在入职第一天就告诉我："我们不是要替代传统搜索引擎，而是要让搜索更智能、更人性化。"这句话成为了我整个实习期的指路明灯。

第一阶段：理解现有架构

1.1 传统搜索的瓶颈

团队首先让我分析了现有搜索引擎的痛点：

关键词匹配的局限性
无法理解用户真实意图
长尾查询效果差
个性化程度不足

# 传统搜索的简单模拟
def keyword_search(query, documents):scores = {}for doc in documents:score = sum(1 for word in query.split() if word in doc)scores[doc] = scorereturn sorted(scores.items(), key=lambda x: -x[1])

1.2 大模型带来的变革

我们选择LLM作为核心是因为它能：

理解自然语言查询的语义
生成更自然的回答
处理复杂、多轮查询
具备一定的推理能力

第二阶段：原型开发

2.1 检索-重排-生成架构

团队决定采用流行的RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构：

用户查询 → 传统检索 → 候选文档 → 大模型重排 → 生成回答

我负责的是重排模块的初期开发：

def rerank_with_llm(query, candidates, model):# 构造promptprompt = f"请根据问题'{query}'的相关性对以下文档排序：\n"for i, cand in enumerate(candidates):prompt += f"{i+1}. {cand[:200]}...\n"# 调用大模型APIresponse = model.generate(prompt)return parse_ranking(response)

2.2 遇到的挑战

延迟问题：直接调用大模型API导致响应时间过长
成本控制：每次查询都需要调用大模型，成本高昂
结果不一致：模型有时会产生不符合预期的排序

第三阶段：优化与创新

3.1 混合检索策略

为了解决性能问题，我们设计了混合检索策略：

第一层：传统BM25快速检索
第二层：小型BERT模型精排
第三层：大模型仅处理前10结果

def hybrid_search(query, corpus):# 第一层：快速检索bm25_results = bm25_search(query, corpus, top_k=100)# 第二层：神经网络精排bert_scores = bert_rerank(query, bm25_results)top_10 = [x[0] for x in sorted(zip(bm25_results, bert_scores), key=lambda x: -x[1])[:10]]# 第三层：大模型最终处理final_results = llm_rerank(query, top_10)return final_results

3.2 查询理解模块

我主导开发了查询理解模块，主要功能包括：

查询意图

分类实体识别与扩展

查询改写建议

def query_understanding(query):# 意图分类intent = classify_intent(query)# 实体识别entities = extract_entities(query)# 查询改写paraphrases = generate_paraphrases(query)return {'intent': intent,'entities': entities,'paraphrases': paraphrases}

第四阶段：评估与迭代

4.1 评估指标体系

我们建立了多维度的评估体系：

相关性：nDCG@5, nDCG@10
响应速度：P99延迟
用户满意度：点击率、停留时间
商业价值：转化率

4.2 A/B测试结果

经过一个月的A/B测试，新系统表现：

相关性提升32%
长尾查询效果提升45%
用户停留时间增加28%
响应时间增加180ms（仍在可接受范围）

技术难点与突破

5.1 大模型蒸馏

为了平衡效果和性能，我们尝试了模型蒸馏技术：

使用GPT-4生成训练数据
训练小型专用模型
实现90%的效果保留，速度提升5倍

5.2 缓存机制创新

我提出的层级缓存设计被团队采纳：

查询结果缓存
中间表示缓存
模型输出缓存

class SearchCache:def __init__(self):self.query_cache = LRUCache(10000)self.embedding_cache = LRUCache(50000)self.llm_cache = LRUCache(1000)def get(self, query):if query in self.query_cache:return self.query_cache[query]# 其他处理逻辑...