天猫搜索在线部署CQ-SID生成式召回

天猫搜索团队把 LLM 生成式检索定位为搜索召回的一路补充而非端到端生成：用 RQ-VAE 引入类目约束与 Query-Item 对比学习构建层次化语义簇标识 CQ-SID（三层码本 2048×1024×1024，覆盖 1711 个有效二级类目），以 Qwen2.5-0.5B 为底座经 I2SID、Q2SID、UQ2SID 三阶段渐进 SFT，再用 EG-GRPO 对齐精排曝光。 离线在真实业务数据上，语义召回 beam@1 命中率较 RQ-VAE 提升 26.76%，Top-1K 截断下 Beam Size 减少 53.85% 而命中率仍提升 3.44%，个性化场景提升 7%—11%。线上采用动态 BeamSize=[20,50,100]，按效率分筛选约 2100 万商品为底池并每日更新，平均总 RT 约 40ms，GMV+1.15%、UCTCVR+0.40%，已在手猫搜索全量部署，该路带重曝光占比 50.25%、点击占比 58.96%、成交占比 72.63%。