ディープダイブ：Uzum Marketの検索の背後にあるツール

ウズム・マーケットのチームは、ドミトリー・シピロフ氏の指導のもと、検索エンジンを支えるコンポーネントについて詳しく説明しました。彼らは、推論をElasticSearchのLearning to Rank（LTR）プラグインから、Open Neural Network Exchange（ONNX）モデルを受け入れる専用のランキングサービスに移行し、より柔軟性を高めました。スペル訂正サービスはクエリのタイプミスを修正しますが、当初のテキストのみの特徴では不正確さが生じ、例えば「стуль」を「стул」ではなく「сталь」に修正してしまうことがありました。彼らは、クエリ頻度やコンバージョンなどの追加特徴を用いて、注釈付きデータで勾配ブースティングランカーを訓練し、誤った修正を50パーセント減らし、正しい修正を8パーセント増やしました。また、性別や支出パターンなどの特徴を用いた勾配ブースティングによるパーソナライズされた提案も実装し、エンゲージメント指標を改善しました。類義語については、制御不能な類義語ベースがクエリの爆発を引き起こす問題に直面し、未使用で有害な類義語の整理に取り組んでいます。