Опыт гигантов: эволюция сервиса доставки Uber

Эффективный поиск напрямую влияет на конверсию, стоимость корзины и скорость оформления заказа в приложении доставки.

Очевидно, но на практике сделать хороший поиск - непростая задача. Реальные запросы пользователей часто запутаны: синонимы («soda» вместо «soft drink»), опечатки («mozzarela»), сокращения («gf pizza»), языковое смешение («pan» означает “хлеб” по-испански, но контейнер для приготовления пищи по-английски) и т.д.

В Uber Eats сделали классный семантический поиск, который переходит от сопоставления слов к сопоставлению смысла. Он кодирует запросы и документы в векторы в одном пространстве, поэтому семантически схожие элементы оказываются близкими — даже без совпадения ключевых слов. Такой поиск лучше понимает намерение пользователя и делает релевантную выдачу.

Система автоматически переобучает, перестраивает и обновляет поисковые индексы каждые две недели, гарантируя актуальность и надежность результатов при ежедневном изменении данных. Новые модели внедряются, не прерывая поток данных.

В своем блоге Uber рассказали, как создали эту систему, поделились сложностями и объяснили технические решения.