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本文介绍了一种基于实时机器学习排序的搜索自动补全系统。该系统创新性地将候选召回与排序解耦，依托特征存储实时接入用户行为信号，并融合学习排序（Learning to Rank）模型，显著提升补全结果的相关性与个性化程度。在严苛的端到端延迟约束下，该方案成功替代传统启发式排序方法，并支持模型随用户实时反馈持续迭代优化。