首頁美團搜尋 3.0 運用大型模型，重構本地生活搜尋基礎架構
隨著大型語言模型（LLM）技術的進步，搜尋引擎正經歷第三次典範轉移，從傳統的基於關鍵字的文字比對，邁向以複雜意圖理解與認知決策為核心的 3.0 時代。 近日，美團技術團隊發布了一份深入的技術分析報告，詳述了美團搜尋 3.0 在服務零售排名場景中的三輪迭代，並闡述了在複雜的本地生活情境中，大型語言模型語義表徵的實施路徑與核心價值。
一、突破服務零售：從傳統詞彙匹配到 LLM 語義重構
服務零售在商業模式上與產品零售存在根本差異。與高度標準化的產品零售不同，美團的服務零售及本地生活場景具有品類多元、搜尋需求多樣（交易型、資訊型及潛在客戶開發型），以及供應端高度非標準化的特點。
在日常搜尋中，傳統排名模型高度依賴詞彙匹配。然而，面對海量的長尾類別與複雜的用戶意圖時，傳統特徵工程的泛化能力顯然不足。 舉例來說，當用戶搜尋「寵物水療＋洗澡」時，對應的商家或商品名稱可能是「寵物清潔與護理套餐」；而搜尋「春節大掃除」時，則可能是「深度清潔服務套餐」。 在這些典型案例中，查詢與供應表面上幾乎沒有重疊，但其底層語義卻高度相關。
為了彌合這種傳統的語義鴻溝，美團服務零售搜尋排名團隊在過去一年中，系統性地探索了在大語言模型（LLMs）在排名模型中的應用。 透過為搜尋查詢（Query）、商家（POI）及優惠（Deal）生成高品質的語義向量表示，他們利用餘弦相似度將語義匹配訊號注入排名模型，實現了從單點特徵驗證到系統性重建，進而邁向跨場景遷移與再利用的飛躍。
II. 技術演進的三個階段：從可行性驗證到全面系統建構
1. 第一階段：將 LLM 語義表徵導入排名（驗證可行性）
在第一階段，團隊的核心目標很簡單：驗證 LLM 表徵能否為排名模型提供實質性的協助。
技術設計：選用一個小參數的開源基礎模型進行全參數微調，並在詞彙表中引入特殊標記作為聚合錨點。 透過精心設計的注意力遮罩，將查詢與商家資訊隔離。特徵注入：模型產生嵌入向量後，計算餘弦相似度並進行離散分桶，隨後將其作為可學習的嵌入向量串接至排名模型的特徵中。線上結果：離線驗證顯示點擊率 NDCG 有顯著提升。 部署後，整體搜尋支付訂單與服務零售訂單均顯著增加，特別是在傳統詞彙匹配效果最弱的長尾情境中，不良案例亦顯著減少。這直接證明了大型語言模型（LLM）語義表徵在排序情境中的巨大潛力。2. 第二階段：商家排名表徵的系統性升級
為解決第一階段暴露的痛點，例如商品端缺乏語義表徵、全參數微調成本高昂，以及優化目標不完整等問題，第二階段著手對整個表徵生成流程進行系統性重構。
五元組與對比學習：建構了包含查詢、商品正樣本、商家正樣本及硬負樣本的五元組訓練資料集。 我們徹底摒棄了傳統的二元分類目標，並全面引入 InfoNCE 損失與三元組損失，完美解決了排名模型真正關心的「多個候選項之間的相對順序」問題。輕量且高效的提取：從全參數微調轉向 LoRA 方法，獨立序列與可學習向量取代了舊有方法，維度縮減技術升級為 MRL-E（Matryoshka 表徵學習），在提升訓練與推論效率的同時，支援靈活的多尺度應用。線上結果： 商家排名的點擊 GAUC 及轉換效率均顯著提升。線上數據顯示，有效點擊量與結果頁面轉換率（QV_CTR）均大幅上升，充分證明大型語言模型（LLM）的語義表徵不僅能帶來更多曝光機會，更能透過精準推薦來優化整體轉換品質。3. 第三階段：將表徵與跨特徵引入下游排名
在完成商家排名的系統性重構後，團隊進一步將這套成熟的解決方案應用於下游排名（即對商家旗下特定商品進行排名），同時全面推進跨統計特徵的治理與補充工作。
解決覆蓋率挑戰：由於商家排名與下游排名在查詢分佈上存在根本差異，初期遷移面臨查詢覆蓋率偏低的挑戰。 透過兩端細粒度的對齊與資料治理，團隊成功將 LLM 的語義表徵能力無縫延伸至產品層級。並行進展：結合「LLM 表徵轉移」與「個人化 × 產品」、「查詢意圖 × 產品」等跨維度建模，搜尋結果的準確度再獲飛躍性提升。III. 總結與展望
美團搜尋 3.0 的演進歷程顯示，在大本地生活領域應用大型語言模型並非一蹴可幾，而是需要從單點特徵驗證、系統化表徵重構，到跨情境泛化與再利用，踏出一條紮實的發展路徑。 透過將大語言模型強大的語義理解能力轉化為高密度連續表徵與離散分箱特徵，美團成功打破了服務零售場景中複雜意圖與非標準化供應之間的壁壘，為用戶提供更精準、更智慧的本地生活搜尋體驗。
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