美团搜索3.0：LLM语义表征在排序模型的探索与应用

AI 摘要

美团搜索团队在服务零售排序场景中系统探索了LLM语义表征的应用，通过三期迭代构建了Query-POI-Deal三元语义表征体系，将语义相似度作为特征注入精排模型，显著提升了搜索订单量和长尾场景体验。一期验证可行性，二期系统性升级，三期实现跨场景迁移复用，累计完成3个Launch Review并全量上线。

正文节选

美团搜索3.0：LLM 语义表征在排序模型的探索与应用 在大语言模型（LLM）技术的深刻影响下，搜索引擎正经历第三次范式跃迁：从 1.0 时代的“关键词文本匹配”，到 2.0 时代的“行为统计与个性化搜索”，再到 3.0 时代向“复杂意图理解与认知决策”的全面进化。 美团搜索团队正依托团垂融合新架构与生成式大模型新技术，全面重构本地生活搜索底座。本系列技术博客将持续介绍美团搜索 3.0 的技术探索，本文聚焦 LLM 语义表征在服务零售排序场景上的三期实践——从单点特征验证到系统性表征体系构建，再到跨场景迁移复用，探索语义匹配信号在搜索排序中的应用路径。 服务零售是将服务销售给最终消费者的商业活动，与之对应的概念为商品零售。服务零售和商品零售是美团零售业务的两个主要组成部分。 在美团搜索场景下，相较于到家和其他到店业务，服务零售具有以下显著特点： - 品类丰富：覆盖丽人、休闲娱乐、家政、进场零售等众多细分行业。 - 搜索需求类型丰富：交易型、信息型、留资型并存。 - 供给非标准化程度高：交易内容的多维组合性（e.g. 券、时间、位次、场次、空间、技师等）以及基于"人"和"场所"进行履约，

发布时间：—

抓取时间：2026-08-20 15:42

来源机构：Meituan