BEATS: Bootstrapping E-commerce Attribute Taxonomies for Search through Iterative Human-AI Collaboration
BEATS：通过迭代人机协同，从零构建电商搜索属性体系
🧭 电商搜索 · 属性体系构建 · 人机协同 ★ 深度解读
National Taiwan University · Rakuten Group, Inc. · Taiwan Rakuten Ichiba, Inc. · Rakuten Asia Pte. Ltd.
将多模型LLM生成、合成与精炼与迭代人审结合，从无到有构建电商属性体系，显著改善搜索体验。
📌 工作参考价值（4 点）
- 从零构建电商属性体系的标准化流程：多源LLM生成候选属性→生成式合成合并→精炼去噪，再经开发人员预审与领域专家标注，迭代优化prompt。对于冷启动平台，可快速复制。
- 多模型集成思路：选用架构、训练数据、规模差异大的LLM（如GPT-OSS、Qwen3文本/视觉版）分别生成，通过多样性保证覆盖，合成模型统一规范。在电商属性生成中，不同模型各有所长（有的擅长技术参数、有的擅长使用场景）。
- 迭代prompt优化的技巧：根据质量检查与标注反馈，添加负面样例、调整粒度指令、引入类别上下文，并针对系统性错误升级精炼模型。第二轮接受率从89%飙升至99.88%，可直接复用这类迭代策略。
- 属性标注直接反哺搜索：利用生成的属性类型对商品进行结构化标注，无需预定义值集，即可丰富稠密检索的文本表示。在本实验中，仅凭属性文本增强，双塔稠密检索R@10提升5.7%，NDCG@10提升5.7%，零架构改动。