AI专栏 | 破局酒店搜索零结果！携程AI搜索实战，复杂查询召回率提升90%

主要观点总结

本文介绍了携程在语义搜索技术方面的实践与创新，通过降低搜筛费力度，提升用户体验。文章详细阐述了背景、目标、核心AI能力以及未来展望。核心AI能力包括命名实体识别、实体链接等，并采用了先进的AI技术实现智能搜索流程。通过实体识别技术和实体链接技术，对用户输入进行精准理解，实现语义搜索。最后对实体嵌入技术和向量召回机制等进行了详细介绍和比较。

关键观点总结

关键观点1: 背景

随着AI技术的快速发展，携程推出了智能产品，如“问道”、“TripGen”等，底层应用了先进的语义搜索能力，以提升垂直领域的信息召回与用户体验。传统在线酒店预订流程以关键词搜索为核心，存在诸多不足。

关键观点2: 目标

降低搜筛费力度，通过智能搜索流程极大简化了操作步骤，消除了手动设置筛选条件的繁琐过程。使用户能够直接获得高度相关的结果，显著减少了搜索和筛选的时间与精力消耗，大幅提升了用户体验。

关键观点3: 核心AI能力

采用了命名实体识别和实体链接技术。命名实体识别能够自动识别出关键实体，如地点、日期、房间类型等；实体链接技术则能将用户搜索内容与垂直领域信息无缝对接，实现了精准理解用户的真实意图。

关键观点4: 实体嵌入技术与向量召回机制

介绍了实体嵌入技术的选择过程和BGE-M3模型的性能优势。同时，对比了不同的向量数据库解决方案，最终选择了基于Elasticsearch的方案，并结合HNSW向量索引构建方案，实现了高效召回。

关键观点5: 总结与展望

通过语义理解技术，搜索引擎正在从传统的被动式信息呈现方式转变为更加智能、互动的用户体验平台。未来的搜索平台将实现从信息提供到全方位服务的跨越。

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