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施兴从大数据到大模型:搜索推荐技术的前沿探索-20240706.pdf

上传人: 张** 编号:169156 2024-07-06 25页 4.62MB

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本文主要介绍了阿里巴巴在推荐搜索广告领域的技术架构和工程实践。首先,文章概述了推荐搜索广告技术架构,包括实时/离线特征、相似性查询、多路召回、曝光过滤等。接着,文章详细介绍了阿里巴巴在大数据和AI方面的技术实践,包括FeatureStore、训练推理加速、EasyRec开源算法库等。此外,文章还探讨了LLM(大语言模型)在推荐搜索广告中的应用,如内容推荐、企业知识库、教育搜题等场景。最后,文章介绍了PAI-RAG构建大模型知识库的方法,包括文档处理、向量检索、模型推理等。
推荐搜索广告技术架构如何实现? 大数据+AI一体化如何助力企业? 阿里巴巴如何利用大模型实现智能推荐?
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