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背景
在互联网行业搜索无处不在，比如：在百度网站搜索技术文档、在百度地图搜索某地点位置、在美团找外卖、在拼多多找商品等都离不开搜索。搜索不同于推荐，需要用户输入query，搜索引擎会返回与query相关性最高的几组点（这里的点可以代表文档、POI、美食、商品等用户要搜的事物），这里称为精确找点，也就是说用户在使用搜索前，已经有明确的查找目标，而搜索缩短了用户与点之间的距离，其重要性不言而喻。本文重点介绍互联网行业搜索的流程、发展和现状，希望对从事和将要从事搜索行业的人员带来一些启发。
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搜索流程
搜索系统一般可以抽象为以下几个维度：离线数据建设、Query理解、召回、排序和展示，在企业中往往也是按照这几个维度划分团队对应开发维护，其中每个维度都可以单独写一篇文档详细介绍，这里我们暂且介绍整个搜索流程。
数据层：搜索的本质是query与数据的匹配，数据的质量直接决定搜索的质量，所以数据是搜索的根本。数据团队负责接入多方数据，最后把非结构化的数据处理成易理解的结构化数据存储（比较复杂繁琐，比如结构化为标题、内容、类型等字段），方便其他团队使用。
Query理解：当用户输入 query时，首先query理解模块对query进行分析与解析，比如输入query [清华大学在哪里]，query 理解模块会对该query进行分词（清华|大学|在哪里）、term 重要性标注（清华[2]|大学[3]|在哪里[1]）、口语化解析（清华大学[normal]|在哪里[oral]）等，并将这些信息传给召回和排序层。
召回：召回的定位是粗筛，粗略的筛选出与query匹配的候选集（量级一般为几千到几万），缓解rank的压力。召回层拿到query理解的信息之后，会根据term重要性等信息构建多路召回服务，在企业比较常见的两种召回服务为倒排索引召回和语义召回。倒排索引是对每个词构建 kv 形式的数据结构；而语义召回是根据用户输入的query 与 doc 构建双塔深度语义模型（常见的模型为 DSSM 等），对 query 和 doc 分别产生语义向量，利用向量进行相似度匹配召回。
Rank：当召回筛选出候选集后，会流转到排序层排序，排序一般分为粗排、精排、重排。
- 粗排，是对召回的数据进行粗略排序，主要作用是快速挑选出符合要求的候选集，量级一般为几百，特点是要求速度快，所以这里常用的模型是树模型。
- 精排，是对粗排的数据进一步的排序，如精排名字所述，特点是需求精确的排序，往往在特征层面上会更加丰富，模型也会更加复杂（如 dfm、dcn、mmoe 等），量级一般为几十，在排序上也最为重要，直接影响用户体验。
- 重排，定位是针对不同的业务需求进行规则调序，比如优先展示某某品牌产品。
- 展示，是直接呈现给用户的，包含数据和样式，比如对某些字体飘蓝、展示由策略生产的推荐理由、展示商品的价格等，更多的由前端同学开发维护。
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搜索技术应用
在了解搜索的流程之后，本部分聊一下搜索引擎的技术应用，主要是【召回】和【排序】两部分介绍，这两部分也是搜索引擎的核心。
- 召回
最常见的召回方式是倒排索引，所谓倒排索引是离线对数据进行切词，然后按照词粒度构建 kv 格式进行存储，比如有三个短文本：北京邮电大学、清华大学、北京大学，先用分词工具对三个文本进行切词，结果为：北京|邮电|大学、清华|大学、北京|大学，每个词分别作为 key，包含这个key的文本作为 value，这里最终 kv 格式为：北京(key) -> [北京邮电大学、北京大学](value)，邮电(key) -> [北京邮电大学](value)，大学(key) -> [北京邮电大学、北京大学、北京大学](value)，清华(key) -> [清华大学](value)，共4组数据。当用户输入[大学]的时候，找到对应的key也就是大学，拉取对应的文本，这里是[北京邮电大学、清华大学、北京大学]三组数据，达到了召回的目的。
构建倒排索引示意图
然而，仅仅依靠倒排索引召回会存在召回能力不足的问题，用户输入往往存在多样化的情况，对于同义、错误输入、简称输入等倒排索引召回无法命中其中的key，也就影响召回效果。近年来，随着深度学习的兴起，越来越多的深度学习技术在工业界落地，大大提升了用户体验。其中，以 DSSM （Deep Structured Semantic Models）为代表的深度语义模型为为计算语义相似度提供了一种思路，该架构为双塔结构， query 和 doc各输入到双塔模型产生对应向量，并对doc向量构建离线缓存；当用户输入query，在线产生query向量，用近邻算法（常见fassi、hnsw等）从向量库中检索相似度最高的topN作为语义召回候选集，如下图所示。
当然在召回方式上，还有其他的补充召回，比如个性化召回、统计共现召回，这里不一一详细介绍。
- Rank
从规则排序到线性回归演进
在机器学习不火的时候，最开始甚至使用人工规则，每个特征以人工经验给与一定的权重，优点是模型可控、也具有可解释性，缺点也很明显这样的“人工模型”可泛化能力、自动化能力很差，需要人工根据badcase去调整。后来出现线性回归，能够根据数据自动学习排序的内部规律，优点是解决了人工调整权重的问题，同时也具备强的可解释性，但因为是线性模型，表达和泛化能力、以及缺失数据的处理仍然不足。
从线性回归到树模型的演进
随着 GBDT、XGB等树模型的发展，越来越多的排序算法应用树模型（至今很多企业仍然使用树模型），主要得益于树模型能够表达非线性空间，泛化能力好，可解释性强，收敛速度快，使其能够在企业中对策略快速迭代，甚至在很多场景要优化NN模型（树模型有很多优点，后续可以展开讲）。
从树模型到NN模型演进
当一个服务流量起来之后，积累的海量数据就会有用武之地，而树模型的容量比较小，当数据达到一定的阈值之后，再增加数据就无法提高相应指标，而DNN因为海量参数具有更大的模型容量，为树模型升级到NN模型提供了可能。
另一个应用DNN模型的逻辑是，树模型往往对连续的数值型输入处理比较好（得益于树模型对特征的排序和信息的分裂），而对本身没有数值大小关系的离散变量表现往往较差，这时NN模型的对离散变量的embedding化往往会起到比较的效果，例如dfm、dcn的embedding交叉，后续可以对排序展开讲讲。
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总结与展望
本文介绍了搜索的发展历程以及搜索的整个流程，搜索流程共分为5个维度，每个维度都可以单独开展一篇甚至几篇进行详细介绍。虽然搜索系统整个架构在行业中比较稳定，但近期有一些观点对整个行业带来一些启发，比如利用海量数据对大模型（常见的Bert、Ernie等）进行预训练，分别应用两个大模型对召回和排序进行端到端的应用。总之，随着新技术和新想法的不断涌现，搜索引擎还有很多可以完善的地方，需要你我共同建设。
作者：数据人创作者联盟
来源：一个数据人的自留地