Query Prediction, или как мы отказались от ANN и полюбили обратный индекс

Всем привет! Меня зовут Антон Пилькевич, я более четырёх лет занимаюсь ранжированием и текстовой релевантностью в поиске Ozon. И вот настал момент, когда у меня появилось время поделиться своими мыслями. В этой статье вас ждёт увлекательное путешествие в ML-мир текстового поиска Ozon, а также знакомство с флорой и фауной существующих решений в этой области! Читать далее

Описание из RSS. Читать у источника →

Читайте также

Похожие новости

[Ozon Tech] · Москва

От ANN к честному KNN на GPU: как мы пересобрали отбор кандидатов в рекомендациях Ozon

Привет! Мы команда рекомендательной системы Ozon, и сегодня мы хотим рассказать о нашем пути от приближённого поиска соседей (ANN) к точном…

28.07, 15:00 · 1 мин

[Habr] · Москва

Маршрутизатор языковых моделей изнутри. От вектора задачи до судьи и обучения на отзывах

Раннее мы описывали библиотеку FAIRouter для маршрутизации запроса к оптимальному исполнителю. В текущей редакции поддерживаются только LLM…

28.10, 20:41 · 1 мин

[Ozon Tech] · Москва

Улучшаем поисковые подсказки — от retrieval к генерации

Вы начинаете набирать запрос в поисковой строке на Ozon и сразу видите список вариантов. Иногда кажется, что поиск читает мысли. Хотя магии…

27.05, 22:07 · 1 мин

[Ozon Tech] · Москва

Как устроена архитектура факторов ранжирования в runtime поиска Ozon

Привет, Хабр! Меня зовут Лев. Я работаю в поиске Ozon. Сегодня я буду рассказывать про одну из составляющих поиска, а именно про ранжирован…

31.01, 12:03 · 1 мин

[Kod.ru] · Москва

Спекулятивное декодирование: как нейросеть угадывает свои же следующие слова, чтобы отвечать быстрее

Как маленькая модель набрасывает черновик, а большая проверяет его за один проход: почему метод ускоряет ответы в 2–3 раза без потери качес…

23.10, 15:00 · 1 мин