隨著業務的高速發展，越來越多的客戶對于搜索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。

阿里云OpenSearch是面向全行業的搜索引擎解決方案，然而不同領域和業務場景的搜索需求復雜性導致當前單一固定模板類型的算法功能必然不能有效解決不同客戶間搜索效果優化時個性化的問題。基于這個情況，9月中旬阿里云OpenSearch將發布數據采集、ab test、算法干預等一系列功能，至此開啟個性化搜索的時代。

相信大家都會有這樣的經歷，在淘寶上搜索的時候總是會發現排在前面的商品往往就是自己心里預期的那個結果，感嘆淘寶知我心。而這背后其實是大量的精準深度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索算法，正常情況下至少需要3個以上精通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調試才可以有一定的成果。而阿里云OpenSearch在數據采集服務和ab test功能上線后，無需了解復雜晦澀的算法邏輯，輕松擁有與淘寶搜索相同的強大算法。

據介紹，用戶開通數據采集服務后，即可通過OpenSearch的SDK將自己產品的相關用戶行為數據同步到OpenSearch數據庫。屆時，用戶在使用OpenSearch的算法功能時（比如類目預測），可選擇將上傳的行為數據用于模型訓練中，這樣訓練出的模型與實際的業務場景和用戶需求緊密聯系，必然可以大大提升搜索的轉化效果。而模型并非一就而蹴，參數配置的合理性更需要實驗的調試和打磨。所以，用戶在模型訓練完成后可以使用新發布的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，從而明確下一步的優化決策。對于通過參數調節等手段無法高效解決的badcase，用戶可通過新上線的算法干預功能進行badcase的人工干預，從而快速對線上問題進行止損。

阿里云OpenSearch的此次新一代功能的發布，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于搜索引擎分發數據和信息高效率的需求和愿景，開啟云搜索服務的個性化時代。

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總結

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