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多模态商品搜索算法优化

人工智能-其他 солнечный свет

多模态商品搜索算法优化(千万级SKU场景) 国际站跨境业务中,用户上传的模糊商品图片(如“蓝色连衣裙带花纹”)与文本描述匹配率低,导致搜索召回率不足60%,严重影响长尾流量转化。 技术创新点: 1. 跨模态语义对齐模型:基于CLIP架构改进,引入商品属性知识图谱(如材质、款式)作为对比学习约束,在十亿级图文对上训练,使图文相关性得分AUC提升15%。 2. 轻量化部署方案:采用模型蒸馏(从ViT-L-16到MobileNetV3)+TensorRT量化,将推理延迟从230ms压缩至65ms,内存占用减少70%,支持端侧实时检索。 3. 混合索引策略:设计Faiss...

多模态商品搜索算法优化
多模态商品搜索算法优化

多模态商品搜索算法优化

人工智能-其他 солнечный свет

多模态商品搜索算法优化 国际站跨境业务中,用户上传的模糊商品图片(如“蓝色连衣裙带花纹”)与文本描述匹配率低,导致搜索召回率不足60%,严重影响长尾流量转化。 技术创新点: 1. 跨模态语义对齐模型:基于CLIP架构改进,引入商品属性知识图谱(如材质、款式)作为对比学习约束,在十亿级图文对上训练,使图文相关性得分AUC提升15%。 2. 轻量化部署方案:采用模型蒸馏(从ViT-L-16到MobileNetV3)+TensorRT量化,将推理延迟从230ms压缩至65ms,内存占用减少70%,支持端侧实时检索。 3. 混合索引策略:设计Faiss+Elasticse...

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