美团搜索3.0如何用大模型表征重构本地生活搜索底座
美团技术团队公布了搜索3.0在本地生活和零售场景中的三阶段演进。系统不再主要依赖词面匹配，而是为搜索词、商家和商品生成语义向量，并将余弦相似度信号注入排序模型，以匹配复杂用户意图与高度非标准化的本地供给。第二阶段引入对比学习、LoRA微调和Matryoshka Representation Learning，提升训练、推理效率及排序质量。第三阶段则将该表征体系从商家排序扩展到具体商品排序。美团称点击、排序和转化指标均有所改善，但未披露详细的独立验证数据。
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