目录

一、为什么需要大模型？传统搜索推荐的瓶颈

二、如何用大模型做搜索推荐？（核心应用范式）

范式一：LLM作为特征工程与内容理解引擎（当前最成熟、应用最广）

范式二：LLM作为召回器（Retriever）

范式三：LLM作为排序器（Ranker）与重排器（Re-ranker）

范式四：LLM作为用户意图理解与查询改写的核心大脑

范式五：端到端的生成式推荐与搜索

三、面临的挑战与未来方向

四、总结

---

利用大语言模型（Large Language Model, LLM）赋能搜索推荐系统，是当前业界最火热的方向之一，它正在从根本上改变系统的设计和能力。下面将从 “为什么”、“怎么做”以及“挑战与未来” 三个层面来详细阐述。

---

一、为什么需要大模型？传统搜索推荐的瓶颈

传统的搜索推荐模型（如上一问中提到的FM、DeepFM等）虽然有很强的拟合能力，但存在几个根本性瓶颈：

1. 语义鸿沟（Semantic Gap）：传统模型依赖“词袋”（Bag-of-Words）或ID类特征，难以理解查询（Query）和文档（Item）背后的深层语义。例如，它很难理解“苹果”指的是水果还是手机公司，也无法理解“我想找一部让人开心的电影”和“推荐一部喜剧片”之间的等价关系。

2. 冷启动问题：对于新物品、新用户或长尾查询，由于缺乏历史交互数据，传统模型的表现往往不佳。

3. 模糊意图与个性化：用户输入的查询可能是模糊的、不完整的（如“那个好看的科幻片”）。传统模型很难准确捕捉用户的真实意图并将其与用户的长期兴趣结合起来。

4. 特征工程依赖：尽管深度学习减轻了负担，但特征的设计、选择和交叉依然需要大量的人工先验知识。

LLM的核心优势正好可以解决这些问题：

• 强大的语义理解与生成能力：LLM经过海量文本训练，对语言、知识和逻辑有深刻的理解。

• 强大的推理与泛化能力：LLM能够进行零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）学习，处理它从未见过的新概念和长尾需求。

• 统一的能力框架：LLM可以作为一个“通用任务处理器”，完成改写、扩展、摘要、对比等多种NLP任务，从而简化系统架构。

---

二、如何用大模型做搜索推荐？（核心应用范式）

大模型并非要完全替换现有的推荐系统（特别是双塔、深度排序模型等），而是与其协同工作，赋能系统的各个环节。其应用深度可以从“浅层赋能”到“深层重构”。

范式一：LLM作为特征工程与内容理解引擎（当前最成熟、应用最广）

这是将LLM作为工具模块嵌入现有系统，性价比高，落地容易。

生成高质量特征：

• 标签/关键词生成：为商品、视频、文章生成更丰富、更准确的标签、摘要和关键词。例如，为一件衣服生成“通勤风”、“韩系宽松”等风格标签。

• 情感分析：分析用户评论和物品内容的情感倾向，作为排序特征。

• 内容嵌入：使用LLM（如BERT）作为编码器，为Query和Item生成高质量的文本向量表示，用于向量召回或作为排序模型的输入特征。这比传统的Word2Vec或TF-IDF向量包含更丰富的语义信息。

深度内容理解：

• 解析视频的剧本/字幕，生成精彩看点。

• 分析商品说明书，提取核心参数和卖点。

• 理解新闻文章的实体、事件和观点。

范式二：LLM作为召回器（Retriever）

向量召回：使用LLM的Embedding能力，将Query和Item映射到同一高维语义空间。通过近似最近邻搜索（ANN）进行召回。这是对传统双塔模型中文塔的极大增强。

生成式召回：

• 思路：让LLM直接生成相关的物品ID或标题。这要求LLM在训练时学习到“物品库”的知识。

• 挑战：物品库巨大且动态变化，直接生成难以保证准确性和覆盖率，目前仍处于探索阶段。

范式三：LLM作为排序器（Ranker）与重排器（Re-ranker）

点式排序（Pointwise）：将用户（User）、查询（Query）、物品（Item）的所有信息构建成一个详细的提示词（Prompt），让LLM直接输出这个物品的点击概率得分或相关度分数。

• 示例Prompt：“假设你是一名推荐系统专家。用户是一名25岁的科技爱好者，历史喜欢‘无人机’和‘VR设备’。当前查询是‘续航久的电子产品’。请判断以下产品‘Anker 20000mAh移动电源’的相关度，从0到1输出一个分数。”

• 缺点：计算成本极高，无法应对大规模候选集（通常需要从千级别候选中排序），延迟高。

列表式排序/重排（Listwise Reranking）：这是更实用的方式。将粗排后的Top-K个结果（例如20-100个）的详细信息一次性输入给LLM，让LLM根据相关性、多样性、新颖性等综合因素，直接生成一个重新排序后的列表。

• 优势：LLM拥有全局视角，可以跨物品进行比较，更好地优化列表级的整体效果。

范式四：LLM作为用户意图理解与查询改写的核心大脑

这是LLM最能发挥价值的场景之一，用于搜索的“预处理”阶段。

查询改写（Query Rewriting）：

• 纠错：纠正拼写错误。“iphne” -> “iphone”。

• 扩展：添加同义词或相关词。“苹果手机” -> “iPhone”。

• 意图明确化：将模糊查询变为明确查询。“那个电影” -> “2023年豆瓣评分最高的科幻电影”。

意图推理（Intent Reasoning）：

• 分析用户的历史行为、当前查询和上下文，推测用户的深层意图。

• 示例：用户查询“《流浪地球》”，LLM结合用户画像，可能推断出用户是想“在线观看”还是“了解演员信息”或是“找类似的科幻电影”。

对话式搜索（Conversational Search）：LLM可以维护多轮对话状态，理解指代和省略。用户问：“这部电影的主演还演过什么？”LLM能知道“这部电影”指的是上一轮对话中提到的《流浪地球》。

范式五：端到端的生成式推荐与搜索

这是最具颠覆性的范式，将系统完全构建在LLM之上。

生成式结果：不再给出物品列表，而是让LLM直接生成一个个性化、结构化的答案。

• 示例：查询“适合团队建设的户外活动”，LLM可以直接生成一个包含“徒步旅行”、“飞盘比赛”、“露营”等活动的列表，并为每个活动推荐相关的装备购买链接或活动地点。

生成解释：为推荐的每一个物品生成个性化推荐理由，大幅提升用户体验和信任度。例如：“推荐您购买《三体》是因为您之前喜欢《基地》系列，它们都是宏大的太空歌剧题材经典之作。”

---

三、面临的挑战与未来方向

1. 延迟与成本：LLM的推理速度慢，计算成本高昂，难以满足推荐系统高并发、低延迟（毫秒级）的要求。需要通过模型蒸馏、量化、专用硬件等方式优化。

2. 事实性与幻觉：LLM可能会“胡编乱造”，生成不存在的物品或错误信息。这需要通过检索增强生成（RAG）技术，将LLM的回答建立在可靠的物品库和知识库之上。

3. 动态更新：LLM的参数是静态的，难以实时学习新出现的物品和用户行为。需要将LLM与实时特征平台结合。

4. 公平性与偏见：LLM可能继承训练数据中的社会偏见，需要进行偏差检测和 mitigation。

5. 评估体系：如何评估生成式推荐的结果好坏，是一个新的挑战。传统的CTR、CVR指标可能不再完全适用。

四、总结

用大模型做搜索推荐，其发展脉络是 从“工具”到“大脑” ：

• 初期：作为特征生成器和语义编码器，赋能现有系统。

• 中期：作为意图理解和重排的核心模块，深刻影响搜索链路的头尾。

• 远期：作为端到端的生成式系统，直接创造个性化、对话式的搜索推荐体验。

当前业界大部分公司处于从初期向中期过渡的阶段，积极将LLM应用于查询改写、内容理解和列表重排等场景，以显著提升系统的语义理解能力和用户体验。而完全的端到端生成式系统，仍是探索中的未来方向。