生成式排序是搜索排序的前沿方向，核心思想是利用生成式模型的能力來改善排序效果。

技術實現方式：

1. 序列到序列重排序

   • 將候選文檔列表作為輸入序列
   • 使用encoder-decoder模型生成重排后的文檔序列
   • 優勢：能捕捉文檔間的全局相關性

2. 生成式特征提取

   • 使用LLM生成豐富的文檔表示
   • 提取語義特征、摘要特征等增強排序模型
   • 效果：排序模型AUC提升5-8%

3. 查詢擴展增強

   • 通過生成模型產生查詢的同義表達、擴展問法
   • 用擴展后的查詢進行檢索和排序
   • 結果：長尾查詢召回率提升25%

4. 個性化生成排序

   • 基于用戶歷史行為生成個性化排序信號
   • 將用戶畫像信息融入生成過程
   • 優勢：顯著提升個性化場景下的排序效果

5. 端到端生成式檢索

   • 直接用生成模型輸出相關文檔ID或鏈接
   • 跳過傳統檢索步驟，但技術要求更高
   • 挑戰：需要解決生成準確性和延遲問題

實際價值：

• 更好地理解復雜查詢意圖
• 處理傳統方法難以解決的模糊匹配
• 自適應不同領域和語言風格
• 代表搜索排序的未來發展方向