Yahoo 借助 Amazon Bedrock 提升搜索重定向能力

雅虎DSP采用Amazon Bedrock对其搜索重定向（SRT）关键词扩展功能进行了现代化改造。原有系统使用Word2Vec结合局部敏感哈希（LSH），存在词汇陈旧和语义理解有限的问题。新的生成式AI工作流通过Amazon Bedrock接入多个大型语言模型（LLM），包括Amazon Nova、Meta Llama和Anthropic的Claude。经过评估，Anthropic的Claude 3.5 Sonnet v2因在扩展比例与语义相似度之间取得平衡而被选中。为减少幻觉，扩展后的关键词通过生成嵌入向量并与原关键词比较相似度得分进行验证，仅保留超过阈值的关键词。系统还在推理前后应用敏感关键词过滤。增强型解决方案于2025年第一季度投产，关键词扩展率提升高达600倍，可触达受众规模增长达5倍。雅虎使用Amazon SageMaker Studio进行原型设计，通过Amazon Bedrock以无服务器方式访问基础模型，免去基础设施管理。Amazon Bedrock提供灵活的推理选项（批处理和实时推理）以及便捷的模型升级。