案例1
案例介绍
基于文心大模型构建的搜索 Query 语义理解平台，通过向量检索（pgvector/Milvus）＋重排序（Cross-Encoder）＋LLM 结构化输出，实现 Query 的意图识别、槽位抽取与多候选改写，并为召回系统提供可直接消费的 JSON 结果。系统支持 DAU 级在线流量，延迟 <80ms，显著提升长尾 Query 的召回覆盖与 CTR 表现。
技术栈：Python、FastAPI、Redis、ClickHouse、pgvector/Milvus、PaddleNLP Embedding、ERNIE/Qianfan LLM、RAG、ReRank、Prometheus/Grafana。
案例1
案例介绍
项目 1：搜索查询理解与意图改写平台（LLM + RAG）
基于文心大模型构建的搜索 Query 语义理解平台，通过向量检索（pgvector/Milvus）＋重排序（Cross-Encoder）＋LLM 结构化输出，实现 Query 的意图识别、槽位抽取与多候选改写，并为召回系统提供可直接消费的 JSON 结果。系统支持 DAU 级在线流量，延迟 <80ms，显著提升长尾 Query 的召回覆盖与 CTR 表现。
技术栈：Python、FastAPI、Redis、ClickHouse、pgvector/Milvus、PaddleNLP Embedding、ERNIE/Qianfan LLM、RAG、ReRank、Prometheus/Grafana。
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