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QuintoAndar Group
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LLM重排器通过对话上下文提升房地产搜索效果
研究人员开发了一种新的基于大型语言模型（LLM）的重排器，以改进QuintoAndar Group平台上的房地产搜索。该系统通过根据用户对话中表达的细微意图重新排序房源列表来增强对话式推荐系统，超越了传统的筛选菜单。创建了一个广泛的离线评估数据集，并且生产环境中的A/B测试显示点击率和预约访问量显著增加，证明了将对话上下文纳入住房推荐的有效性。
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LLM重排器通过对话上下文提升房地产搜索效果
研究人员开发了一种新的基于大型语言模型（LLM）的重排器，以改进房地产领域的对话式搜索。该系统通过根据用户表达的细微、多轮对话来重新排序房产列表，从而增强现有的推荐引擎。使用LLM作为裁判（LLM-as-a-Judge）框架并经过人类验证，创建了一个包含960,000个查询-项目对的广泛评估数据集。该方法在重排质量方面显示出显著的改进，在生产A/B测试中，点击率提高了5.3%，预约访问量提高了4.8%。