阿里云峰会 | 统一召回引擎在搜索场景的应用实践

原创 于 2021-06-17 17:27:58 发布 · 534 阅读 · 1 ·
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#机器学习/深度学习 #SQL #人工智能 #自然语言处理 #搜索推荐 #算法 #数据处理 #开发者 #UED #索引

介绍了阿里巴巴自研的统一召回引擎-Suez框架，通过算子抽象、多表JOIN等技术手段，解决了数据膨胀、低延迟高时效等问题，实现了搜索引擎与推荐系统的高效融合。
简介：淘宝每次的搜索行为在后端都会有大量的数据计算和处理才会召回符合用户需求的搜索结果，当面对的业务越来越多如何在工程体系上不断演化满足不同业务的需求？特邀阿里巴巴技术专家介绍统一召回引擎，带你了解如何应对~

特邀嘉宾：

项昭贵（项公）-阿里巴巴高级技术专家

视频地址: https://summit.aliyun.com/2021/session/689

AI Online Serving工程体系

阿里自研的整套搜索工程体系-AI Online Serving体系，目前支撑起海内外阿里电商全部的搜索、推荐、广告业务，时刻置身大数据主战场，引导成交占据集团电商大盘主体；此外，作为中台技术中坚，AI·OS已是包括电商、阿里云、优酷、菜鸟、盒马、钉钉等等在内全集团的基础设施，更为重要的是，AI·OS体系的云产品（开放搜索和智能推荐）矩阵通过阿里云服务于全球开发者，在稳定性和工程效率上都是行业领先水平。


统一召回引擎

统一引擎架构及演化过程

左图是搜索引擎HA3和推荐引擎BE的不同执行流程，我们将各引擎功能抽象成算子，把基础功能形成公共算子库，用户可以直接复用和根据业务需求开发，形成右图的Suez框架。

统一召回引擎的特点

1.查询流程DAG化

  • 与深度学习执行引擎统一
  • 搜索功能抽象成算子
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对象存储异地多活容灾架构解析
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浅谈对象存储分布式缓存
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【达摩院OpenVI—通用检测系列之视频目标检测】(ICASSP 2023) 针对流感知的长短支路网络 LongShortNet
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传统视频目标检测（Video Object Detection, VOD）任务以一段视频作为输入，利用视频的时序信息进行目标检测，并最终输出每一帧视频帧的检测结果。其相比图像目标检测（Image Object Detection, IOD）任务，优势在于能够利用视频的时序信息，对运动模糊、图像失焦、遮挡、物体姿态变化等困难的场景具有更强的鲁棒性。然而，传统的VOD和IOD都是离线（offline）的检测，即仅考虑算法的检测精度，未考虑算法的延时。
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【OpenVI—论文解读系列】达摩院高清人像美肤模型ABPN CVPR论文深入解读
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相较于互娱场景的磨皮美颜，广告级、影楼级的精细化美肤给算法带来了更高的要求与挑战。另一方面，在去除瑕疵的过程中，需要尽可能的保留皮肤的纹理、质感，实现高精度的皮肤修饰；最后也是十分重要的一点，随着摄影设备的不断迭代，专业摄影领域目前常用的图像分辨率已经达到了4K甚至8K，这对算法的处理效率提出了极其严苛的要求。为此，我们以实现专业级的智能美肤为出发点，研发了一套高清图像的超精细局部修图算法ABPN，在超清图像中的美肤与服饰去皱任务中都实现了很好的效果与应用。
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【达摩院OpenVI-视觉评价系列之MOS评价实战篇】手机存储不够用，清理照片太痛苦？MOS评价帮你挑选“垃圾”照片
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Seata Saga 模式快速入门和最佳实践
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本文主要介绍 Seata Saga 模式的使用以及最佳实践，围绕三个部分展开，第一部分是 Seata Saga 的简介、第二部分是带大家快速入门，学习怎么使用 Seata Saga 模式，最后一部分将会给大家分享一些 Seata Saga 实践中的经验，帮助用户更快、更好得使用 Seata Saga 模式。Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。
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阿里云携手开放原子开源基金会倡议发起云原生工作委员会，两大开源项目达成捐赠意向
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