יום רביעי, 28 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

וידאו YT AI Engineer ·

הפשטת LLM, אל תשמש: חיפוש ואישור ב-DoorDash — Raghav Saboo, DoorDash

Distill the LLM, Don't Serve It: Search & Personalization at DoorDash — Raghav Saboo, DoorDash
▶ צפה כאן — בלי לצאת מהאתר
DoorDash משתמש ב-LLMs כדי לשפר את חיפוש ואישור, ומתמקד בהבנה סמנטית ובתפיסה מחוץ לזמן אמיתי. החידוש כולל ארבעה יחידות יסוד, כולל תווי רלוונטיות, תזוזות סמנטיות, זיכרון צרכן ואישור אישי. התוצאות כוללות שיפור של 2.3% ב-NDCG ו-4-5% ב-MRR.
תקציר מקורי באנגליתSearch for gluten-free pasta and a ranker trained on engagement may show you regular spaghetti, because it sells well. Raghav Saboo, Staff ML Engineer and Tech Lead for Search & Personalization at DoorDash, argues that the real bottleneck in marketplace discovery is semantic understanding, not engagement. As DoorDash grows into grocery, retail, pets and gifting across billions of store-level items, it uses LLMs to understand what items mean and what shoppers actually intend. His core pattern: do the expensive LLM reasoning once, offline, and then distill it into small, fast models for serving. He covers four building blocks. The first is LLM-generated relevance labels, which improved retrieval NDCG by 2.3%. The second is semantic IDs, a learned taxonomy of the catalog that raised ranking M
קרא במקור המקורי