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Shopify 提出 SID-LLM:用语义 ID 生成统一搜索与推荐

原标题:Generative Search and Recommendation at Shopify

arXiv cs.IR一手来源研究质量 77

AI 摘要

Shopify 在 arXiv 发布技术报告,介绍其生成式搜索与推荐模型 SID-LLM。该模型将商品表示为语义 ID(内容嵌入量化得到的短 token 序列),联合预训练目录数据与行为数据,使搜索和推荐共享同一表示与训练目标,并通过强化学习提升搜索相关性、从任务专家蒸馏提升推荐质量。在服务端,SID-LLM 结合多 token 预测与轻量级排序器,在降低延迟的同时提升检索质量。评估显示,作为独立检索器,其质量与 Shopify 现有多模型搜索栈相当,并满足生产延迟要求;集成进搜索与推荐栈后,离线评估和线上 A/B 测试均取得显著提升。

以上摘要由 AI 生成,可能存在误差。事实请以原文为准。

正文节选

Generative Search and Recommendation at Shopify Abstract Search and recommendation at Shopify require retrieving relevant products from a changing catalog of billions of products under strict latency constraints. We present SID-LLM, which casts both tasks as generating semantic IDs: short sequences of content-derived tokens representing products. We jointly pre-train SID-LLM on catalog and behavioral data, giving search and recommendation a shared representation and training objective. We show t


发布时间:2026-11-09 13:00
抓取时间:2026-11-09 13:38
来源机构:arXiv
阅读原文arxiv.org