INSPIRE：电子商务的意图感知神经赞助产品检索

沃尔玛拥有美国电子商务杂货市场的最大份额，其中食品和饮料类别产生了最高的搜索流量，因此推动了赞助搜索收入的很大一部分。在这种规模下，即使用户意图和检索到的产品之间存在很小的不匹配，也可能导致用户参与度和货币化的损失。然而，理解杂货搜索中的用户意图本质上是具有挑战性的。查询通常简短、模糊且高度多样化，并且常常未明确关键偏好。从广告商的角度来看，许多产品都是专门针对特定意图（例如饮食偏好或尺寸变化）而设计的，并且必须在正确的时机推出才能发挥作用。因此，我们提出 INSPIRE（电子商务的意图感知神经赞助产品检索），这是一种用于赞助搜索的意图感知检索框架，它利用结构化意图信号更好地将用户查询与相关食品和饮料产品结合起来。 INSPIRE 将意图表示为一组源自用户查询和产品内容的结构化多维属性，捕获通常不直接在查询中表达的显式信号（例如品牌、风味）以及隐式偏好（例如饮食限制、美食类型）。我们开发了一个弱监督的意图学习管道，其中 大语言模型 充当教师，根据产品标题和描述生成结构化意图注释。然后，我们通过基于 LoRA 的监督微调来预测意图属性，从而使用它们来微调轻量级学生 LLM 模型，从而提炼这些注释。然后，我们引入了一个意图增强的密集检索框架，其中预测的意图被合并到双编码器内的查询和产品表示中，从而实现查询和赞助产品之间更精确的匹配。