一、搜索引擎的的链路

简单流程如下，一般都包括query理解，召回，粗排，精排，重排。

二、query理解，查询词处理

对于进来的query需要有很多道工序做处理。才能让搜索引擎的效果更好、更智能。

2.1 分词

 分词是query理解中必不可少的环节。

 TODO : 这里待分享一些方法。

2.2 词权重

词权重，做的事情是，找到query中最关键的点，和非关键的点。从而能够在召回过程中，影响排序。

例如query为“冬季卫衣推荐”，其中重要的是“冬季” 和“卫衣”，其中不重要的是“推荐”。如果不做词权重这个事情，那么“推荐”这个词，和“冬季”“卫衣”，同等重要，很可能干扰排序的结果，召回不相关的内容。

词权重，特别对于长尾的query，特别是在根据关键词的召回过程中（例如：BM25），会特别有用。能够帮助我们找到更相关的结果。

做法：这里分享一个做法。也是利用NLP中的词性标注，然后根据词性来判别权重。

2.3  类目识别，分类

对内容有一个分类，这是非常重要的事情。就像平常生活中，我们把袜子，体恤，短裤都分开方，这样在用的时候可以很好的找。否则在一堆杂乱的的东西中，想要找到想要的，是南辕北辙的事情，费时费力。

做法:这里实际上是对应NLP中的分类任务

2.4 意图识别

时效性意图：例如，query中带有“今天”，“近一周”等等。在召回的过程中，需要考虑文档的年龄。

地域性意图。

我觉得意图识别是query理解中，很重要的一个步骤，做不好会让搜索引擎感觉很笨。做好了会让用户觉得它很聪明，很智能。

2.5 查询词改写 

这里其实包括了同义词。

2.6 query改写

关于把一个query改变成另外一个query的做法，这里有一些研究。

用十篇论文聊聊关于使用LLM做query Rewrite的问题_hyde+prf-CSDN博客

2.7 纠错

纠正query中的错误，可以给用户更好的体验。帮助用户找到想要的内容。

三、召回 

目前分为两种。在机器学习火热之前，基本上是用关键词做召回的（Bm25）。机器学习能力越来越强，可以做语义召回，例如DSSM双塔模型，做语义检索。

3.1 BM25召回

这里，对物料数据做预处理（入库），例如建立倒排索引。然后把query的关键词和倒排索引做匹配好计算，找到最匹配的文档。这里可以使用elasticsearch来做。

3.2  语义召回（向量召回）

双塔模型，一个模型把文档转为向量，一个模型把query转为向量。其中文档的向量是离线计算的（因为这是已知的）。而query是实时计算的（因为这是未知的）。

有很多现成的embedding模型，可以做这件事情。基本上不用自己训练或者微调。例如有BGE，m3e等等

 3.3 KV召回

对于一些特殊的场景。我们可以做一些缓存。例如微博中的热搜，又或者是抖音上的爆火视频。这些并不需要都去做计算，可以提前用query和内容做缓存。更快的做响应。

四、排序

在召回阶段，可能会有一个排序。但是它为了计算速度，通常会较弱。一般都要把召回的内容，重新做一个排序。通常的做法是，使用模型来计算查询词和文档的相关性。  

排序可能也有多层，分为粗排和精排（粗排和精排的区别是使用的特征量不同，粗排追求速度，特征维度更少。精排更关注效果，特征更多，耗时可能更长）。先计算各个维度的分数。然后把这些各个维度的分数做融合计算。针对不同的场景，侧重点不同。以后的关注相关性，有的关注个性化。