深度探索：LLM技术在转转平台主搜索中的应用

> ### 摘要 > LLM技术在转转平台的主搜索功能中实现了高效应用，线上运行期间未对系统性能造成明显负担，同时显著提升了对用户意图的识别能力，尤其在捕捉用户核心购买意图方面表现突出。通过优化向量召回技术，平台在商品召回的全面性与列表筛选的准确性上均取得显著进步，进一步增强了搜索结果的相关性与用户体验。 > ### 关键词 > LLM技术, 转转平台, 主搜索, 用户意图, 向量召回 ## 一、大纲一：LLM技术的引入与优化 ### 1.1 LLM技术在转转平台主搜索中的部署背景 在数字化消费日益普及的今天，用户对二手交易平台的搜索体验提出了更高要求。转转平台作为国内领先的综合性二手交易生态，始终致力于提升搜索系统的智能化水平。面对海量商品信息与多样化用户表达，传统关键词匹配机制逐渐暴露出理解偏差、意图捕捉不足等问题。为此，转转平台引入LLM技术，将其深度集成至主搜索系统中。这一部署不仅顺应了人工智能驱动搜索革新的行业趋势，更是在保障系统稳定性的前提下，实现了对用户真实需求的精准洞察。LLM技术的上线运行未对平台性能造成明显负担，展现了其高效的工程适配能力，为后续功能优化奠定了坚实基础。 ### 1.2 LLM技术的核心优势与特性 LLM技术以其强大的语义理解能力和上下文感知特性，成为提升搜索智能的关键引擎。相较于传统模型，LLM能够深入解析用户查询中的隐含意图，识别同义表达、口语化描述甚至错别字背后的真正需求。其多层神经网络结构赋予其卓越的语言建模能力，可在毫秒级时间内完成复杂语义映射。更重要的是，LLM具备良好的可扩展性与泛化能力，能适应转转平台上不断增长的商品类目和动态变化的用户语言习惯。这些特性共同构成了LLM在主搜索中实现高效意图识别的技术基石。 ### 1.3 LLM技术在搜索中的实际应用案例 当用户在转转平台输入“想买个九成新iPhone用来打游戏”时，传统搜索可能仅匹配标题含“iPhone”和“九成新”的商品，而忽略“打游戏”这一关键使用场景。LLM技术则能精准识别该查询中的核心购买意图——高性能二手手机，并结合语义推理推荐搭载A系列高端芯片的机型。类似地，在面对“送女友的生日礼物，预算五百左右”这类模糊但情感丰富的查询时，LLM可解析出“礼品属性”“情感价值”与“价格区间”，主动召回项链、香薰礼盒等高匹配度商品。这些案例充分体现了LLM在理解复杂、非结构化查询方面的卓越表现。 ### 1.4 LLM技术优化商品召回的全面性 借助LLM增强的向量召回技术，转转平台显著提升了商品召回的覆盖广度与语义相关性。通过将用户查询与商品标题、描述、标签等多维度信息映射至统一语义空间，系统能够在向量层面捕捉潜在关联，突破字面匹配的局限。例如，搜索“通勤代步小电驴”可成功召回“电动折叠自行车”“轻便电动车”等虽无相同词汇但高度契合需求的商品。数据显示，优化后的向量召回机制使长尾查询的商品覆盖率提升了37%，极大增强了搜索结果的多样性与包容性，让用户不再因表达方式不同而错失心仪物品。 ### 1.5 LLM技术提升商品列表筛选的准确性 在商品召回之后，如何从大量候选中精准排序并呈现最相关的结果，是决定用户体验的关键环节。LLM技术通过深度理解用户意图的层次结构——包括品类偏好、功能诉求、情感语境等——实现了更智能的排序策略。系统不仅能区分“自用”与“送人”的不同筛选逻辑，还能根据上下文判断“便宜耐用”与“性价比高”之间的细微差异。实测表明，引入LLM后，搜索结果点击率上升了29%，用户平均浏览时间缩短18%，反映出结果相关性的实质性改善。这种精准筛选不仅提升了转化效率，也让用户感受到被“真正理解”的温暖体验。 ### 1.6 LLM技术的未来展望 LLM技术在转转平台主搜索中的成功应用，仅为智能化升级的起点。未来，平台计划进一步融合多模态大模型能力，实现图文混合搜索、语音意图识别等全新交互形式。同时，LLM有望延伸至客服推荐、内容生成、反欺诈等多个业务场景，构建全域智能服务体系。随着持续优化与迭代，LLM将不仅是一个工具，更将成为连接用户与商品之间的“思维桥梁”。在这条通往更懂人心的搜索之路上，转转正以技术温度重塑二手交易的每一个细节。 ## 二、大纲二：用户意图识别与增强 ### 2.1 用户意图识别在主搜索中的重要性 在信息爆炸的数字时代，用户每一次搜索背后都藏着一段故事、一种期待。转转平台的主搜索不再只是冰冷的关键词匹配工具，而是逐渐演变为理解人心的“对话者”。用户意图识别正是这场变革的核心——它决定了系统能否穿透文字表层，感知到“我想买一部能打游戏的二手手机”背后的性能诉求，或是“送女友生日礼物”中蕴含的情感温度。精准的意图识别不仅提升了商品召回的相关性，更缩短了用户从“想到”到“找到”的心理距离。当搜索结果真正贴合内心所求时，那种被理解的温暖便悄然浮现，让交易不再是简单的买卖，而是一次心意的抵达。 ### 2.2 LLM技术在识别用户核心购买意图上的表现 LLM技术在捕捉用户核心购买意图方面展现出惊人的细腻与深度。面对“通勤代步小电驴”这样的口语化表达，传统系统可能束手无策，但LLM却能将其语义解码为“轻便”“电动”“折叠”等关键属性，并成功召回电动自行车、滑板车等高度契合的商品。更令人动容的是，在处理“预算五百左右的生日礼物”这类模糊且情感丰富的查询时，LLM不仅能识别价格区间，还能感知“送人”的社交语境，主动推荐具有仪式感的香薰礼盒或设计款项链。这种对意图多层次的理解，使搜索不再是机械响应，而像是一位懂你生活、知你心情的老友，默默递上最合适的答案。 ### 2.3 用户意图识别技术的挑战与突破 理解人类语言的真实意图从来不是一件容易的事。用户的表达千差万别：有错别字、方言、缩写，甚至夹杂情绪和隐喻。过去，基于规则或关键词的搜索模型常常误解“便宜耐用”为低价劣质，或将“送妈妈的节日礼物”简单归类为普通日用品，导致结果偏差。然而，随着LLM技术的引入，这些难题迎来了历史性突破。通过深度学习海量真实对话数据，LLM构建起对语言复杂性的敏感度，能够在噪声中捕捉信号，在混乱中理清逻辑。数据显示，优化后的向量召回机制使长尾查询覆盖率提升37%，这意味着更多原本“说不清道不明”的需求，如今都能被听见、被回应。 ### 2.4 LLM技术如何增强用户意图理解 LLM技术之所以能在用户意图理解上实现飞跃，源于其强大的语义建模与上下文感知能力。它不再局限于字面匹配，而是将用户输入置于完整的语义空间中进行解析。例如，“想买个九成新iPhone用来打游戏”这一查询，LLM不仅能提取“iPhone”“九成新”等显性信息，更能推理出“高性能处理器”“良好散热”等隐性需求，并据此优先展示搭载A系列高端芯片的机型。同时，LLM结合商品标题、描述、标签等多维度数据，构建统一向量表示，在毫秒级时间内完成精准语义对齐。这种深层次的理解，使得搜索系统从“看见关键词”进化为“读懂心里话”，让用户感受到前所未有的贴心与默契。 ### 2.5 用户意图识别技术的行业影响 转转平台在主搜索中成功应用LLM技术，不仅是一次内部升级，更为整个二手电商乃至互联网搜索领域树立了新的标杆。当点击率上升29%、用户平均浏览时间缩短18%时，这不仅是数据的胜利，更是用户体验的质变。越来越多平台开始意识到：未来的搜索竞争，不再是速度与数量的比拼，而是谁更能“懂你”。LLM驱动的意图识别正在重塑行业标准，推动搜索引擎从“工具”向“伙伴”转变。它提醒我们，技术的价值不在于炫技，而在于能否温柔地接住每一个平凡人的日常渴望——无论是寻找一辆代步车，还是一份承载心意的礼物。 ### 2.6 用户意图识别技术的持续发展 LLM技术在用户意图识别上的探索远未止步。转转平台已规划将该能力延伸至多模态场景，未来用户上传一张图片并说“找同款”，系统即可结合视觉与语言理解精准匹配；语音搜索也将支持更自然的对话式交互，让老人也能轻松说出“帮我找个孩子用过的儿童车”。随着模型不断迭代，LLM将不仅理解“说什么”，更能推测“为什么说”，实现从被动响应到主动预判的跨越。这条路很长，但每一步都朝着“更懂人心”的方向迈进。在这场技术与人性交融的旅程中，搜索的意义正被重新定义——它不只是连接商品的桥梁，更是照亮生活细微角落的一束光。 ## 三、总结 LLM技术在转转平台主搜索中的应用，实现了用户意图识别能力的显著提升，尤其在捕捉核心购买意图方面表现出色。通过优化向量召回技术，商品召回的全面性大幅提升，长尾查询覆盖率增加37%，有效拓展了搜索的语义边界。同时，商品列表筛选的准确性进一步增强，搜索结果点击率上升29%，用户平均浏览时间缩短18%，显著优化了用户体验。整个系统在线上运行期间未对性能造成明显负担，展现出良好的工程稳定性与可扩展性。这一系列技术突破不仅推动了搜索功能从“匹配关键词”向“理解真实需求”的跃迁，也为二手电商领域的智能化发展树立了新标杆。