实习手记：基于大模型的搜索引擎开发实践

初入团队：从理论到实践的跨越

五月份开始，我怀着忐忑又期待的心情以线上的方式加入了公司AI研发中心的搜索引擎优化小组。作为一名数据科学与大数据技术专业的学生，这是我第一次参与工业级AI项目的开发，团队的任务是构建一个基于大语言模型(LLM)的新一代搜索引擎。学长在入职第一天就告诉我："我们不是要替代传统搜索引擎，而是要让搜索更智能、更人性化。"这句话成为了我整个实习期的指路明灯。

第一阶段：理解现有架构

1.1 传统搜索的瓶颈

团队首先让我分析了现有搜索引擎的痛点：

• 关键词匹配的局限性

• 无法理解用户真实意图

• 长尾查询效果差

• 个性化程度不足

# 传统搜索的简单模拟
def keyword_search(query, documents):
    scores = {}
    for doc in documents:
        score = sum(1 for word in query.split() if word in doc)
        scores[doc] = score
    return sorted(scores.items(), key=lambda x: -x[1])

1.2 大模型带来的变革

我们选择LLM作为核心是因为它能：

• 理解自然语言查询的语义

• 生成更自然的回答

• 处理复杂、多轮查询

• 具备一定的推理能力

第二阶段：原型开发

2.1 检索-重排-生成架构

团队决定采用流行的RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构：

用户查询 → 传统检索 → 候选文档 → 大模型重排 → 生成回答

我负责的是重排模块的初期开发：

def rerank_with_llm(query, candidates, model):
    # 构造prompt
    prompt = f"请根据问题'{query}'的相关性对以下文档排序：\n"
    for i, cand in enumerate(candidates):
        prompt += f"{i+1}. {cand[:200]}...\n"
    
    # 调用大模型API
    response = model.generate(prompt)
    return parse_ranking(response)

2.2 遇到的挑战

• ​​延迟问题​​：直接调用大模型API导致响应时间过长

• ​​成本控制​​：每次查询都需要调用大模型，成本高昂

• ​​结果不一致​​：模型有时会产生不符合预期的排序

第三阶段：优化与创新

3.1 混合检索策略

为了解决性能问题，我们设计了混合检索策略：

1. 第一层：传统BM25快速检索

2. 第二层：小型BERT模型精排

3. 第三层：大模型仅处理前10结果

def hybrid_search(query, corpus):
    # 第一层：快速检索
    bm25_results = bm25_search(query, corpus, top_k=100)
    
    # 第二层：神经网络精排
    bert_scores = bert_rerank(query, bm25_results)
    top_10 = [x[0] for x in sorted(zip(bm25_results, bert_scores), 
                                  key=lambda x: -x[1])[:10]]
    
    # 第三层：大模型最终处理
    final_results = llm_rerank(query, top_10)
    return final_results

3.2 查询理解模块

我主导开发了查询理解模块，主要功能包括：

查询意图

分类实体识别与扩展

查询改写建议

def query_understanding(query):
    # 意图分类
    intent = classify_intent(query)
    
    # 实体识别
    entities = extract_entities(query)
    
    # 查询改写
    paraphrases = generate_paraphrases(query)
    
    return {
        'intent': intent,
        'entities': entities,
        'paraphrases': paraphrases
    }

第四阶段：评估与迭代

4.1 评估指标体系

我们建立了多维度的评估体系：

1. ​​相关性​​：nDCG@5, nDCG@10

2. ​​响应速度​​：P99延迟

3. ​​用户满意度​​：点击率、停留时间

4. ​​商业价值​​：转化率

4.2 A/B测试结果

经过一个月的A/B测试，新系统表现：

• 相关性提升32%

• 长尾查询效果提升45%

• 用户停留时间增加28%

• 响应时间增加180ms（仍在可接受范围）

技术难点与突破

5.1 大模型蒸馏

为了平衡效果和性能，我们尝试了模型蒸馏技术：

• 使用GPT-4生成训练数据

• 训练小型专用模型

• 实现90%的效果保留，速度提升5倍

5.2 缓存机制创新

我提出的层级缓存设计被团队采纳：

1. 查询结果缓存

2. 中间表示缓存

3. 模型输出缓存

class SearchCache:
    def __init__(self):
        self.query_cache = LRUCache(10000)
        self.embedding_cache = LRUCache(50000)
        self.llm_cache = LRUCache(1000)
    
    def get(self, query):
        if query in self.query_cache:
            return self.query_cache[query]
        
        # 其他处理逻辑...

个人成长与收获

6.1 技术能力的提升

• 深入理解了现代搜索引擎架构

• 掌握了LLM在实际产品中的应用技巧

• 提升了大规模系统优化能力

6.2 团队协作经验

• 学会了在大型代码库中协作开发

• 掌握了敏捷开发流程

• 提高了技术方案表达能力

未来展望

实习结束时，团队已经开始规划下一阶段工作：

1. 多模态搜索支持

2. 个性化搜索体验

3. 端到端的学习排序

这次实习让我深刻认识到，AI产品的开发不仅仅是模型的堆砌，更是系统工程、用户体验和技术创新的完美结合。每当我看到自己参与开发的系统被真实用户使用并产生价值时，那种成就感是无可比拟的。实习期还未结束，希望我能在接下来的实习过程中顶住压力来继续达到目标！