大模型赋能垂直搜索：从意图理解到结果生成的范式革新

2025年11月26日 互联网

一、垂直搜索的挑战与大模型的破局价值

垂直搜索领域长期面临两大核心挑战：一是长尾查询的意图识别，用户输入的模糊、多义或专业术语（如”2023年深圳南山区的三居室租金范围”）常导致传统关键词匹配失效；二是结果呈现效率，用户需多次点击跳转才能获取完整信息，体验割裂。

大模型的引入为这一领域带来根本性变革。其核心价值在于：

  1. 语义理解能力：突破关键词匹配的局限，通过上下文关联、实体识别等技术理解用户真实需求。例如，用户输入”适合初学者的Python编程书”，大模型可识别”初学者”为能力层级、”Python”为技术领域、”编程书”为内容类型，精准匹配《Python编程：从入门到实践》。
  2. 生成式能力：直接生成摘要或答案片段，而非简单返回链接列表。例如，针对查询”2023年北京到上海的高铁时刻表”，大模型可整合多源数据，生成包含车次、出发/到达时间、票价的结构化表格，用户无需跳转至12306官网。

二、大模型优化搜索意图识别的技术路径

1. 意图分类与实体抽取的深度融合

传统意图识别依赖规则库或浅层模型，难以处理复杂查询。大模型通过以下技术实现突破：

  • 多标签分类：结合BERT等预训练模型，对查询进行多维度标注。例如，将”深圳租房两居室带电梯”标注为【地域：深圳】【房型：两居室】【设施：电梯】【需求：租房】。
  • 动态实体识别：利用大模型的上下文感知能力，识别隐含实体。例如，在”用Java写一个排序算法”中，大模型可识别”Java”为编程语言、”排序算法”为任务类型，并进一步区分”冒泡排序”与”快速排序”的子意图。

代码示例：基于BERT的意图分类

  1. from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
  2. import torch
  4. # 加载预训练模型
  5. tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
  6. model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=5)  # 假设5类意图
  8. # 输入查询
  9. query = "深圳南山区的三居室租金范围"
  10. inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
  12. # 预测意图
  13. with torch.no_grad():
  14.     outputs = model(**inputs)
  15.     intent_id = torch.argmax(outputs.logits).item()
  17. # 意图映射（示例）
  18. intent_map = {0: "租房查询", 1: "房价查询", 2: "小区推荐", 3: "政策咨询", 4: "其他"}
  19. print(f"识别意图: {intent_map[intent_id]}")

2. 长尾查询的准确率提升策略

长尾查询占垂直搜索流量的60%以上，但传统系统准确率不足40%。大模型通过以下方式优化：

  • 查询扩展与重写：将模糊查询转化为结构化表达。例如，将”小孩学钢琴哪个机构好”重写为”【地域：用户IP所在城市】【年龄段：儿童】【课程类型：钢琴】【需求：机构推荐】”。
  • 多模态意图理解：结合图像、语音等模态数据。例如，用户上传一张钢琴照片并语音提问”这个牌子的钢琴多少钱”，大模型可识别图片中的钢琴品牌（如雅马哈），结合语音中的价格查询意图，返回精准结果。

三、结构化结果直出的实现与优势

1. 摘要生成的技术实现

大模型通过以下步骤生成高质量摘要：

  • 信息抽取：从网页、数据库等源中提取关键数据。例如，针对”2023年北京到上海的高铁时刻表”，抽取车次、出发时间、到达时间、票价等字段。
  • 内容聚合：合并多源数据中的重复信息。例如，整合12306官网、第三方购票平台的数据，去重后按时间排序。
  • 自然语言生成：将结构化数据转化为自然语言。例如，生成”G2次高铁08:00从北京南站出发，12:48到达上海虹桥站，二等座票价553元”。

代码示例：基于T5的摘要生成

  1. from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
  3. # 加载模型
  4. tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")
  5. model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base")
  7. # 输入结构化数据（示例为JSON字符串）
  8. input_text = "{'车次': 'G2', '出发站': '北京南站', '出发时间': '08:00', '到达站': '上海虹桥站', '到达时间': '12:48', '票价': '553元'}"
  10. # 生成摘要
  11. input_ids = tokenizer(f"生成摘要: {input_text}", return_tensors="pt").input_ids
  12. outputs = model.generate(input_ids, max_length=100)
  13. summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
  15. print(f"生成的摘要: {summary}")
  16. # 输出示例: "G2次高铁08:00从北京南站出发，12:48到达上海虹桥站，票价553元"

2. 结构化结果直出的用户价值

  • 效率提升：用户获取信息的路径从”输入查询→点击链接→浏览页面”缩短为”输入查询→直接查看结果”，平均操作时间减少70%。
  • 体验优化：结构化结果更符合移动端使用习惯，尤其在语音搜索场景中，用户可直接听取摘要而无需手动点击。
  • 商业价值：直出结果可嵌入广告或服务推荐（如租房查询后推荐贷款服务），提升转化率。

四、垂直场景落地的关键挑战与解决方案

1. 数据稀缺与领域适配

垂直领域数据量通常不足公开数据集的1%，导致大模型效果下降。解决方案包括：

  • 数据增强：通过回译、同义词替换等技术扩充训练数据。例如，将”深圳租房”扩展为”深圳房屋租赁””深圳出租房”。
  • 领域微调：在通用大模型基础上，用垂直领域数据继续训练。例如，用医疗文献微调BERT，提升症状查询的准确率。

2. 实时性与成本平衡

大模型推理延迟较高，难以满足搜索的实时性要求。解决方案包括：

  • 模型压缩：采用量化、剪枝等技术减小模型体积。例如，将BERT从110M参数压缩至30M，延迟降低60%。
  • 级联架构：先用轻量级模型（如FastText）进行初步筛选，再用大模型处理复杂查询。例如，80%的简单查询由FastText处理，20%的复杂查询由大模型处理，整体QPS提升3倍。

五、未来展望：从搜索到决策的闭环

大模型与垂直搜索的结合将向更深层次演进：

  1. 多轮对话搜索：用户可通过自然语言与搜索系统交互，逐步明确需求。例如，用户先问”深圳租房”，系统反问”预算多少？”，再推荐具体房源。
  2. 决策支持：结合用户历史行为和实时数据，提供个性化建议。例如，租房搜索后推荐”根据您的预算，建议考虑龙华区，通勤时间比南山短20分钟”。
  3. 跨模态搜索：支持图像、语音、文本的多模态输入。例如，用户上传一张家具照片并语音问”哪里能买到类似的沙发”，系统识别家具风格后返回购买链接。

大模型正在重塑垂直搜索的技术范式，从”关键词匹配”转向”意图理解”，从”链接列表”转向”结果直出”。对于开发者而言，把握这一趋势需重点关注领域适配、实时性优化和用户体验设计；对于企业用户，则可通过定制化大模型提升搜索效率，构建差异化竞争力。未来，随着模型能力的持续进化，垂直搜索将进一步向”决策引擎”演进，成为用户获取信息、做出选择的核心入口。

最新文章