在自然語言搜索趨勢的推動下，LinkedIn 宣布其全新的人工智能求職搜索功能現(xiàn)已向所有用戶開放。這項創(chuàng)新功能利用在LinkedIn 專業(yè)社交媒體平臺知識庫上訓(xùn)練的精煉、微調(diào)模型，旨在讓求職者能夠使用更自然、口語化的語言描述求職意向，從而獲得更精準(zhǔn)、更符合其需求的職位推薦。

　　LinkedIn 產(chǎn)品開發(fā)副總裁 Erran Berger 在接受 VentureBeat 采訪時表示:“這種新的搜索體驗讓會員可以用自己的語言描述目標(biāo)，并獲得真正反映他們需求的結(jié)果。這是讓求職過程更加直觀、包容、賦能每個人的更廣闊旅程的第一步。”

　　LinkedIn 此前的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，用戶在平臺搜索職位時普遍存在過度依賴精準(zhǔn)關(guān)鍵詞查詢的問題。這導(dǎo)致了搜索結(jié)果往往不夠理想，例如搜索“記者”會同時出現(xiàn)媒體記者和法庭記者等完全不同技能需求的職位。LinkedIn 工程副總裁張文靜強調(diào)，此次改進正是為了更好地理解用戶需求，徹底改變?nèi)藗儗ふ易钸m合工作的方式。

　　“過去，我們使用關(guān)鍵詞時，基本上是查看關(guān)鍵詞，然后嘗試找到完全匹配的答案。有時職位描述中可能會寫著‘記者’，但候選人實際上并不是記者;我們?nèi)匀粫�檢索這些信息，這對候選人來說并不理想，”張文靜解釋道。

　　現(xiàn)在，LinkedIn 改進了對用戶查詢的理解能力，允許用戶使用更豐富的關(guān)鍵詞進行搜索。例如，用戶不再需要僅僅搜索“軟件工程師”，而是可以輸入“查找硅谷最近發(fā)布的軟件工程職位”，系統(tǒng)將更準(zhǔn)確地理解并匹配相關(guān)內(nèi)容。

　　為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，LinkedIn 首先徹底改革了其搜索功能的理解能力。張文靜表示，整個過程分為三個階段:首先是理解用戶查詢，其次是從龐大的職位庫中檢索正確的信息，最后是精確排名，將最相關(guān)的職位呈現(xiàn)在最前端。

　　LinkedIn 此前依賴于固定的、基于分類法的方法、排名模型以及一些“缺乏深度語義理解能力”的舊有 LLM。如今，該公司已轉(zhuǎn)向更現(xiàn)代、經(jīng)過精細(xì)微調(diào)的大型語言模型 (LLM)，以增強其平臺的自然語言處理 (NLP) 能力。

　　考慮到 LLM 的高計算成本，LinkedIn 采取了數(shù)據(jù)蒸餾方法來降低成本。他們將 LLM 應(yīng)用分為兩個步驟:一個用于數(shù)據(jù)和信息檢索，另一個用于對結(jié)果進行排序。通過使用教師模型對查詢和職位進行排序，LinkedIn 成功地協(xié)調(diào)了檢索模型和排序模型，并將其求職系統(tǒng)所使用的階段從之前的九個減少到更精簡的流程。

　　此外，LinkedIn 還開發(fā)了一個查詢引擎，可以為用戶生成定制的職位建議。

　　LinkedIn 并非唯一一家看到基于 LLM 的企業(yè)搜索潛力的公司。谷歌此前曾預(yù)測，得益于先進模型，2025年將是企業(yè)搜索變得更加強大的一年。Cohere 的 Rerank3.5等模型有助于打破企業(yè)內(nèi)部的語言孤島。OpenAI、谷歌和 Anthropic 的各種“深度研究”產(chǎn)品也表明，各組織對訪問和分析內(nèi)部數(shù)據(jù)源的代理需求日益增長。

　　在過去一年中，LinkedIn 已陸續(xù)推出了多項基于人工智能的功能。今年10月，該公司曾推出一款 AI 助手，旨在幫助招聘人員更有效地找到最佳候選人，進一步提升其在職業(yè)社交領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。