酒店AI搜索设计
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案例介绍
负责从 0 到 1 设计并落地AI Retrieve Service，作为 AI 酒店搜索的核心检索支撑服务。
我主导完成了整体架构设计，涵盖Prompt 工程与结构化 Prompt 模板管理、大模型（LLM）接入与调用封装、酒店信息向量化（Embedding）构建、向量数据库选型与存储、语义检索与召回路由、混合检索（向量 + 关键词）、结果重排等全流程能力。
该服务负责将用户自然语言查询转为向量语义，从海量酒店库中做精准语义召回，并结合业务规则与 LLM 做结果理解与生成，实现真正的 AI 酒店搜索。我负责服务接口定义、性能优化、并发稳定性保障、向量检索效率调优，以及与底层酒店数据、搜索中台、大模型服务的链路打通，大幅提升 AI 场景下的搜索相关性与智能化体验。
我主导完成了整体架构设计，涵盖Prompt 工程与结构化 Prompt 模板管理、大模型（LLM）接入与调用封装、酒店信息向量化（Embedding）构建、向量数据库选型与存储、语义检索与召回路由、混合检索（向量 + 关键词）、结果重排等全流程能力。
该服务负责将用户自然语言查询转为向量语义，从海量酒店库中做精准语义召回，并结合业务规则与 LLM 做结果理解与生成，实现真正的 AI 酒店搜索。我负责服务接口定义、性能优化、并发稳定性保障、向量检索效率调优，以及与底层酒店数据、搜索中台、大模型服务的链路打通，大幅提升 AI 场景下的搜索相关性与智能化体验。
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负责从 0 到 1 设计并落地AI Retrieve Service，作为 AI 酒店搜索的核心检索支撑服务。
我主导完成了整体架构设计，涵盖Prompt 工程与结构化 Prompt 模板管理、大模型（LLM）接入与调用封装、酒店信息向量化（Embedding）构建、向量数据库选型与存储、语义检索与召回路由、混合检索（向量 + 关键词）、结果重排等全流程能力。
该服务负责将用户自然语言查询转为向量语义，从海量酒店库中做精准语义召回，并结合业务规则与 LLM 做结果理解与生成，实现真正的 AI 酒店搜索。我负责服务接口定义、性能优化、并发稳定性保障、向量检索效率调优，以及与底层酒店数据、搜索中台、大模型服务的链路打通，大幅提升 AI 场景下的搜索相关性与智能化体验。
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