Yahoo, Amazon Bedrock kullanarak arama yeniden hedeflemeyi nasıl geliştiriyor

Yahoo DSP, Search Retargeting (SRT) anahtar kelime genişletme sürecini modernize etmek için Amazon Bedrock'ı uyguladı. Eski sistem, güncelliğini yitirmiş kelime dağarcığı ve sınırlı anlamsal anlayış nedeniyle sorun yaşayan Word2Vec ile locality-sensitive hashing (LSH) kullanıyordu. Yeni üretken yapay zeka iş akışı, Amazon Nova, Meta Llama ve Anthropic'in Claude'u dahil olmak üzere birden fazla büyük dil modeline (LLM) erişmek için Amazon Bedrock'ı kullanıyor. Değerlendirme sonrasında, genişletme oranı ve anlamsal benzerlik arasındaki denge nedeniyle Anthropic'in Claude 3.5 Sonnet v2'si seçildi. Halüsinasyonları azaltmak için, genişletilmiş anahtar kelimeler, gömme vektörleri oluşturularak ve orijinal anahtar kelimelere karşı benzerlik puanları karşılaştırılarak doğrulanır; yalnızca bir eşiğin üzerindekiler korunur. Sistem ayrıca çıkarım öncesi ve sonrasında hassas anahtar kelime filtrelemesi uygular. Geliştirilmiş çözüm, 2025'in ilk çeyreğinde üretime geçirildi ve 600 kata kadar daha yüksek anahtar kelime genişletme oranına ve adreslenebilir kitle erişiminde 5 kata kadar büyümeye ulaştı. Yahoo, prototip oluşturmak için Amazon SageMaker Studio'yu ve temel modellere sunucusuz erişim için Amazon Bedrock'ı kullanarak altyapı yönetiminden kaçındı. Amazon Bedrock, esnek çıkarım seçenekleri (toplu ve gerçek zamanlı) ve basit model yükseltmeleri sağlar.