无论是之前的搜索、问答、推荐还是目前基于大模型的RAG，召回和排序仍然是核心的两个工程模块。召回排序在不同场景有很多不同的算法和工程化实现方式，我们简单聊下其中的有代表性的方法。

一、召回策略

召回是从海量数据中筛选出与用户Query相关的候选集，需平衡相关性和覆盖率：

• **倒排索引召回：**基于关键词匹配的传统方法，通过建立倒排索引快速定位文档。优势是高效，但无法解决语义相似性问题（例如用户搜索“苹果”可能指水果或品牌）。
• **语义召回：**采用语义向量模型（如BERT、DSSM），将Query和文档映射到同一向量空间，解决长尾Query一词多义问题。例如，搜索“儿童读物”可召回“绘本”相关内容。
• **个性化召回：**结合用户画像（如历史行为、兴趣标签），动态调整召回结果。例如，用户频繁搜索科技产品，优先召回相关品牌或型号。
• **混合召回：综合多种召回策略（如倒排索引+语义召回），通过加权融合或多路召回提升覆盖率和多样性。

二、排序策略

排序阶段需对召回结果精细化打分，核心目标是提升意图准确率：

**1）特征工程：**提取Query与文档的匹配特征（如TF-IDF、BM25）、用户行为特征（点击率、停留时长）、内容质量特征（权威性、时效性）等。

2）分阶段排序

• 粗排（Top-K筛选）：用轻量模型（如LR、GBDT）快速筛选候选集，降低计算成本。
• 精排（CTR预估）：采用深度学习模型（如Wide&Deep、DIN）预测用户点击概率，结合业务目标（如转化率、GMV）优化排序。

**3）多目标优化：**平衡相关性和商业目标（如广告收入），通过多任务学习或强化学习动态调整权重。

三、优化策略

**1）效果评估与AB测试：**监控准确率、召回率、CTR、转化率等指标，通过AB实验验证策略有效性。例如，对比语义召回与传统召回的CTR差异。

2）Query理解优化

• 多粒度切词：结合实体识别（如品牌、品类）和意图识别（如导航类、信息类）。
• 语义扩展：通过同义词、近义词扩展Query（如“手机”扩展为“智能手机”）。

**3）个性化与场景化：**根据用户设备、地理位置、搜索场景（如电商、资讯）动态调整策略。例如，电商搜索优先召回促销商品。

**4）长尾问题处理：**针对低频Query，采用语义召回或热门结果兜底策略，减少零少结果率。

四、前沿趋势

生成式引擎优化（GEO）：通过调整内容呈现形式，适配生成式AI的检索偏好（如结构化信息、简洁描述）。

RAG技术：结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），提升答案的准确性和上下文连贯性。

五、名词解释

TF-IDF：词频-逆词频，核心思想是，一个词的重要性与它在当前文档中出现的频率成正比，但与它在整个语料库中出现的频率成反比。

BM25：（Best Match 25）是一种经典的信息检索算法，用于衡量查询（Query）与文档（Document）的相关性，广泛应用于搜索引擎、推荐系统召回阶段等场景。其核心思想是通过统计学方法对文档中的关键词权重进行综合评估，是传统检索模型中的标杆算法。

**Wide & Deep **

核心思想是联合训练线性模型（Wide）与深度神经网络（Deep），兼顾记忆（Memorization）与泛化（Generalization）能力，用于用户点击率（CTR）预测和推荐系统。

DIN（Deep Interest Network）

核心创新是引入注意力机制，动态捕捉用户多样且变化的兴趣，解决传统模型对用户行为序列建模的不足。

**Wide & Deep和DIN对比 **

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