“藏经阁-人工智能在搜索中的应用.pdf”主要探讨了人工智能在搜索领域的应用，涉及个性化搜索、智能决策、性能优化以及面临的未来挑战。该资料由阿里云搜索事业部的欧文武提供，深入剖析了搜索的特点、个性化机制、商业平台的需求与优化，以及AI在搜索中的算法和系统构建。
在搜索特点方面，查询、宝贝标题、价格、销量、图片等都是关键因素，同时，搜索还涉及到宝贝详情页信息、用户的点击行为、内容评论、成交记录、买家和交易页面等多个环节。为了提高成交转化率，关注点击率（CTR）并优化整个购物链路是至关重要的。
个性化搜索利用用户的浏览、点击、成交、评价及物流全链路闭环数据，结合商家、商品、SKU和属性库的数据，为用户提供定制化的搜索结果。同时，平台需要平衡公平性、消费升级和商业升级，商家寻求免费流量，消费者则期待良好的购物体验。
智能决策在搜索中的作用体现在通过AI算法理解用户需求，进行个性化匹配和排序策略优化，以及购物链路的优化。系统建设包括深度学习平台和在线预估系统，应对如超大规模深度学习、在线深度学习、稀疏模型、异构计算等挑战。
主要的技术挑战包括构建能够处理海量数据的深度学习平台，实现在线深度学习，优化稀疏深度模型，利用异构计算加速，以及融合多模信息、进行多任务表征学习和多目标学习。在长短期收益之间寻找平衡也是重要任务。
AI学习与决策过程从单一任务到多任务，模型从浅层向深度发展，优化方法从批量学习转向在线学习，如SGD。同时，借助异构计算、模型剪枝和量化等技术加速计算。在探索未知领域时，多任务联合优化、超参数学习和强化学习如MAB、CMAB、DQN、DDPG、Multi-agents等方法得到广泛应用。
搜索平台包括一系列组件，如服务分发、展示排序、AB测试等，它们与用户行为序列、偏好预估、Embedding、排序策略、个性化引擎、用户和商品标签、图引擎、机器学习平台（如PAI）、实时计算平台（如PORSCHE）等紧密关联。在线学习和强化学习算法，如FTRL、MF、Bilinear、DNN-LTR、W&D、DeepFM等用于实时预测，而QDN、DPG、MA、A3C等用于强化学习。这些技术和系统共同构建了高效、智能的搜索引擎，服务于用户、平台和卖家的三方市场。
