打破行業壁壘！阿里雲OpenSearch開啟個性化搜尋里程碑

隨著業務的高速發展，越來越多的客戶對於搜尋帶來的實際轉化和分發效率有了越來越高的要求。尤其在電商、資訊等行業，這一目標極其重要。

阿里雲OpenSearch是面向全行業的搜尋引擎解決方案，然而不同領域和業務場景的搜尋需求複雜性導致當前單一固定模板型別的演算法功能必然不能有效解決不同客戶間搜尋效果最佳化時個性化的問題。基於這個情況，9月中旬阿里雲OpenSearch將釋出資料採集、ab test、演算法干預等一系列功能，至此開啟個性化搜尋的時代。

相信大家都會有這樣的經歷，在淘寶上搜尋的時候總是會發現排在前面的商品往往就是自己心裡預期的那個結果，感嘆淘寶知我心。而這背後其實是大量的精準深度演算法的協同工作共同產生的效應。想要搭建出一套精準的搜尋演算法，正常情況下至少需要3個以上精通演算法的技術人員花費一年以上的時間，經過無數次模型的訓練和除錯才可以有一定的成果。而阿里雲OpenSearch在資料採集服務和ab test功能上線後，無需瞭解複雜晦澀的演算法邏輯，輕鬆擁有與淘寶搜尋相同的強大演算法。

據介紹，使用者開通資料採集服務後，即可透過OpenSearch的SDK將自己產品的相關使用者行為資料同步到OpenSearch資料庫。屆時，使用者在使用OpenSearch的演算法功能時（比如類目預測），可選擇將上傳的行為資料用於模型訓練中，這樣訓練出的模型與實際的業務場景和使用者需求緊密聯絡，必然可以大大提升搜尋的轉化效果。而模型並非一就而蹴，引數配置的合理性更需要實驗的除錯和打磨。所以，使用者在模型訓練完成後可以使用新發布的ab test功能抽取一部分線上的隨機流量進行實驗，對比線上歷史模型的轉化效果，從而明確下一步的最佳化決策。對於透過引數調節等手段無法高效解決的badcase，使用者可透過新上線的演算法干預功能進行badcase的人工干預，從而快速對線上問題進行止損。

阿里雲OpenSearch的此次新一代功能的釋出，將更深入地滿足從個人開發者、中小企業到大規模企業業務對於搜尋引擎分發資料和資訊高效率的需求和願景，開啟雲搜尋服務的個性化時代。

瞭解更多大資料家族產品詳情，歡迎點選：

點選觀看大資料家族產品釋出會：

【阿里雲新品釋出】開啟新一代資料智慧開發之路：