LinkedIn近期為其全球用戶帶來(lái)了一項(xiàng)革命性的變革——一款基于人工智能的求職搜索工具。這款工具的誕生，標(biāo)志著LinkedIn在優(yōu)化用戶求職體驗(yàn)上邁出了重要一步。據(jù)LinkedIn產(chǎn)品開(kāi)發(fā)副總裁Erran Berger介紹，這一創(chuàng)新功能允許用戶以自然語(yǔ)言描述求職意向，從而收獲更加貼合個(gè)人需求的職位推薦。
在過(guò)去，LinkedIn上的職位搜索主要依賴于關(guān)鍵詞匹配，這往往導(dǎo)致求職者收到的推薦職位與他們的實(shí)際期望存在偏差。例如，搜索“記者”這一關(guān)鍵詞時(shí)，用戶可能會(huì)收到涵蓋媒體記者、法庭記者等多種不同類型的職位，而這些職位所需的專業(yè)技能大相徑庭。為了更精準(zhǔn)地滿足用戶需求，LinkedIn工程副總裁Wenjing Zhang強(qiáng)調(diào)，平臺(tái)必須對(duì)用戶的搜索意圖有更深層次的理解。
新推出的求職搜索功能，正是基于這一需求而設(shè)計(jì)的。用戶現(xiàn)在可以輸入如“尋找硅谷最新發(fā)布的軟件工程師職位”這樣的自然語(yǔ)言查詢，而不再局限于單一的職位名稱。這一變化極大地提升了LinkedIn在理解用戶具體需求方面的智能化水平。
為了實(shí)現(xiàn)這一智能化升級(jí)，LinkedIn對(duì)其搜索系統(tǒng)進(jìn)行了全面的革新。從提升系統(tǒng)對(duì)查詢內(nèi)容的理解能力，到從龐大的職位數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索相關(guān)信息，再到對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行智能排序，每一個(gè)環(huán)節(jié)都經(jīng)過(guò)了精心的優(yōu)化。傳統(tǒng)的分類方法和舊有的排名模型已經(jīng)無(wú)法滿足深層次語(yǔ)義理解的需求，因此LinkedIn引入了先進(jìn)的大型語(yǔ)言模型（LLMs）來(lái)增強(qiáng)其自然語(yǔ)言處理能力。
然而，大型語(yǔ)言模型的應(yīng)用也伴隨著高昂的計(jì)算成本。為了在保證效果的同時(shí)降低成本，LinkedIn采用了模型提煉技術(shù)，將LLMs分解為兩個(gè)獨(dú)立的步驟：數(shù)據(jù)檢索和結(jié)果排名。這一策略不僅提高了職位與用戶查詢的匹配效率，還有效降低了運(yùn)算成本。
LinkedIn還開(kāi)發(fā)了一個(gè)個(gè)性化的查詢引擎，能夠根據(jù)用戶的搜索歷史和偏好生成定制化的職位推薦。這一創(chuàng)新舉措不僅提升了用戶體驗(yàn)，也進(jìn)一步鞏固了LinkedIn在求職搜索領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。值得注意的是，LinkedIn并非唯一一家在這一領(lǐng)域探索大型語(yǔ)言模型潛力的公司，谷歌等其他科技巨頭也在不斷探索這一領(lǐng)域的新可能。
在過(guò)去的一年里，LinkedIn已經(jīng)推出了多個(gè)基于人工智能的功能，其中包括專為招聘人員設(shè)計(jì)的AI助手。LinkedIn首席AI官Deepak Agarwal將在即將舉行的VB Transform大會(huì)上分享公司的AI戰(zhàn)略以及招聘助手的成功案例，這無(wú)疑將為行業(yè)帶來(lái)更多的啟示和思考。
