Swiggy 实时 ML 排序优化搜索自动补全
Swiggy 公开了基于 OpenSearch 的实时机器学习排序系统，用于改进搜索自动补全结果的相关性。该系统替代了传统启发式排序规则，满足严格延迟要求。
- 架构将候选生成与排序环节分离，基于 OpenSearch 实现检索
- 利用特征存储聚合实时行为信号，并应用学习排序（Learning to Rank）模型
- 支持从用户反馈中持续更新模型，无需人工调参即可动态优化排序质量
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