LinkedIn 最近推出了新的人工智能网络搜索功能，标志着该公司在生成式人工智能领域迈出了重要一步。尽管这一功能的推出已经备受期待，但却是工程团队在技术优化和实用性上坚持不懈努力的结果。这项新功能允许用户通过自然语言查询找到相关专业人士，例如“谁有癌症治疗知识？
与以往基于关键词的搜索方式不同，新系统可以理解用户的搜索意图，掌握语义关系，并自动推荐相关专家和研究人员。例如，即使专业人士的个人资料中没有提及“癌症”，系统也可以识别与“肿瘤学”或“基因组研究”的联系，并提供更准确的建议。同时，系统在推荐结果时也会考虑用户的社交网络关系，确保用户能够更轻松地与相关专家建立联系。
为了实现这种智能搜索，LinkedIn 团队开发了一个名为“Recipe”的高效技术框架。通过这个框架，他们小规模地测试了大量数据，并成功提炼出核心模型。经过不断优化，团队最终将模型参数从440M降低到220M，处理速度显著提升，使系统能够高效服务13亿用户。
在基础设施方面，LinkedIn 也做出了重大改变，将检索系统从基于 CPU 的架构转移到 GPU 架构，以处理大量数据和更快的响应需求。此外，团队还创建了一个新的智能查询路由层，根据用户查询的特征选择最佳的搜索方法。
LinkedIn的升级不仅增强了用户体验，也为其他构建人工智能系统的企业提供了参考，强调了逐步优化和团队合作的重要性。
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