电子商务推荐的级联生成方法

大型电子商务市场中的个性化店面通常由许多独立的组件组装而成：每个页面部分的静态主题（“展示位置”）、用于根据展示位置获取合格产品的检索系统以及用于订购内容的逐点排名器。虽然可以有效地优化总体偏好，但这种范例是僵化的，并且会限制整个页面的个性化和语义凝聚力。这使得它不太适合随着时间的推移支持动态目标和销售需求。为了解决这个问题，我们引入了一个级联销售框架，该框架将店面构建分解为两个生成任务：（i）展示位置级主题生成和（ii）每个展示位置的约束关键字生成以支持产品检索。利用师生 微调 来提高该框架在生产延迟和成本限制下的可扩展性。经过微调的模型消融显示出接近封闭权重 LLM 性能。我们进一步为人工智能驱动的内容评估和质量过滤提供框架，从而实现大规模动态内容的安全和自动化部署。生成输出与传统排名模型融合，以保留混合基础设施。在在线实验中，该框架在每页浏览量的购物车添加量方面预计比强基线提高了 2.7%。