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+Elasticsearch双路召回，先通过向量相似度粗筛，再结合文本BM25精排，召回率从61%提升至89%，Top10准确率达行业SOTA水平。
落地效果：
- 上线后跨境业务搜索GMV周环比增长17%，客户投诉率下降43%。
- 技术方案获3项国际专利（跨模态商品匹配方法、多模态索引系统等），主导团队获CEO特别奖。
技术价值提炼
- 复杂问题拆解：从业务痛点（如GMV瓶颈）反向推导技术架构缺陷，制定可落地的分阶段改造路径。
- 性能极致优化：贯穿算法、架构、基础设施的全栈优化能力，平衡效果与资源效率。
- 技术产品化思维：将项目经验转化为可复用的工具链（如特征计算中间件、模型蒸馏框架），推动团队效能提升。

项目优势：上述项目兼具技术深度(算法/架构/性能调优）与业务影响力（直接驱动百亿级GMV），可复用于电商、金融、内容等行业的高并发智能系统建设，期待为贵公司提供从技术攻坚到规模化落地的全周期赋能。