初入團隊：從理論到實踐的跨越

五月份開始，我懷著忐忑又期待的心情以線上的方式加入了公司AI研發中心的搜索引擎優化小組。作為一名數據科學與大數據技術專業的學生，這是我第一次參與工業級AI項目的開發，團隊的任務是構建一個基于大語言模型(LLM)的新一代搜索引擎。學長在入職第一天就告訴我："我們不是要替代傳統搜索引擎，而是要讓搜索更智能、更人性化。"這句話成為了我整個實習期的指路明燈。

第一階段：理解現有架構

1.1 傳統搜索的瓶頸

團隊首先讓我分析了現有搜索引擎的痛點：

• 關鍵詞匹配的局限性

• 無法理解用戶真實意圖

• 長尾查詢效果差

• 個性化程度不足

# 傳統搜索的簡單模擬
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 大模型帶來的變革

我們選擇LLM作為核心是因為它能：

• 理解自然語言查詢的語義

• 生成更自然的回答

• 處理復雜、多輪查詢

• 具備一定的推理能力

第二階段：原型開發

2.1 檢索-重排-生成架構

團隊決定采用流行的RAG(Retrieval-Augmented Generation)架構：

用戶查詢 → 傳統檢索 → 候選文檔 → 大模型重排 → 生成回答

我負責的是重排模塊的初期開發：

def rerank_with_llm(query, candidates, model):# 構造promptprompt = f"請根據問題'{query}'的相關性對以下文檔排序：\n"for i, cand in enumerate(candidates):prompt += f"{i+1}. {cand[:200]}...\n"# 調用大模型APIresponse = model.generate(prompt)return parse_ranking(response)

2.2 遇到的挑戰

• ??延遲問題??：直接調用大模型API導致響應時間過長

• ??成本控制??：每次查詢都需要調用大模型，成本高昂

• ??結果不一致??：模型有時會產生不符合預期的排序

第三階段：優化與創新

3.1 混合檢索策略

為了解決性能問題，我們設計了混合檢索策略：

1. 第一層：傳統BM25快速檢索

2. 第二層：小型BERT模型精排

3. 第三層：大模型僅處理前10結果

def hybrid_search(query, corpus):# 第一層：快速檢索bm25_results = bm25_search(query, corpus, top_k=100)# 第二層：神經網絡精排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]]# 第三層：大模型最終處理final_results = llm_rerank(query, top_10)return final_results

3.2 查詢理解模塊

我主導開發了查詢理解模塊，主要功能包括：

查詢意圖

分類實體識別與擴展

查詢改寫建議

def query_understanding(query):# 意圖分類intent = classify_intent(query)# 實體識別entities = extract_entities(query)# 查詢改寫paraphrases = generate_paraphrases(query)return {'intent': intent,'entities': entities,'paraphrases': paraphrases}

第四階段：評估與迭代

4.1 評估指標體系

我們建立了多維度的評估體系：

1. ??相關性??：nDCG@5, nDCG@10

2. ??響應速度??：P99延遲

3. ??用戶滿意度??：點擊率、停留時間

4. ??商業價值??：轉化率

4.2 A/B測試結果

經過一個月的A/B測試，新系統表現：

• 相關性提升32%

• 長尾查詢效果提升45%

• 用戶停留時間增加28%

• 響應時間增加180ms（仍在可接受范圍）

技術難點與突破

5.1 大模型蒸餾

為了平衡效果和性能，我們嘗試了模型蒸餾技術：

• 使用GPT-4生成訓練數據

• 訓練小型專用模型

• 實現90%的效果保留，速度提升5倍

5.2 緩存機制創新

我提出的層級緩存設計被團隊采納：

1. 查詢結果緩存

2. 中間表示緩存

3. 模型輸出緩存

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]# 其他處理邏輯...

個人成長與收獲

6.1 技術能力的提升

• 深入理解了現代搜索引擎架構

• 掌握了LLM在實際產品中的應用技巧

• 提升了大規模系統優化能力

6.2 團隊協作經驗

• 學會了在大型代碼庫中協作開發

• 掌握了敏捷開發流程

• 提高了技術方案表達能力

未來展望

實習結束時，團隊已經開始規劃下一階段工作：

1. 多模態搜索支持

2. 個性化搜索體驗

3. 端到端的學習排序

這次實習讓我深刻認識到，AI產品的開發不僅僅是模型的堆砌，更是系統工程、用戶體驗和技術創新的完美結合。每當我看到自己參與開發的系統被真實用戶使用并產生價值時，那種成就感是無可比擬的。實習期還未結束，希望我能在接下來的實習過程中頂住壓力來繼續達到目標！