linkedIn 近日推出了其全新的 AI 驅動的人脈搜索功能，標志著該公司在生成式人工智能領域邁出了重要一步。盡管此功能的推出經過了漫長的等待，但其背后是工程團隊在技術優化和實用性方面的不懈努力。這一新功能使得用戶能夠通過自然語言查詢，比如 “誰對治療癌癥有了解?” 來尋找相關專業人士，而不再局限于傳統的關鍵字搜索。

與以往基于關鍵字的搜索方式不同，新系統能夠理解用戶的搜索意圖，掌握語義關系，自動推薦相關的專家和研究者。比如，即使某個專業人士的個人資料中沒有提到 “癌癥”，系統也能夠識別與 “腫瘤學” 或 “基因組研究” 的關聯，從而給出更為精準的推薦。同時，系統在推薦結果時還會考慮用戶的社交網絡關系，確保用戶能更容易聯系到相關專家。

為了實現這一智能搜索，linkedIn 團隊開發了一個高效的技術框架，名為 “食譜”。通過這一框架，他們在小范圍內測試了大量的數據，并成功提煉出核心模型。經過不斷的優化，團隊最終將模型參數從440M 縮減到220M，大幅提升了處理速度，使得系統能夠高效服務于13億用戶。

在基礎設施上，linkedIn 也進行了重要的轉型，將檢索系統從基于 CPU 的架構轉移到 GPU 架構，以應對龐大的數據量和更快的響應需求。此外，團隊還創建了一種新的智能查詢路由層，能夠根據用戶查詢的特性，選擇最佳的搜索方式。

linkedIn 的這次升級不僅提升了用戶體驗，也為其他企業在構建人工智能系統時提供了可借鑒的經驗，強調了漸進式優化和團隊合作的重要性。

劃重點: