Beyond Matching: Category-Guided Latent Intent Reasoning for Generative Retrieval in E-Commerce
基于类别引导的潜在意图推理：电商生成式检索的桥接语义鸿沟
🧭 生成式推荐 · 潜在推理 · 类别层级 ★ 深度解读
Beihang University · Meituan · Renmin University of China · Beijing Information Science and Technology University
CaLIR 利用产品类别层级在连续空间进行潜在意图推理，避免显式 CoT 的延迟，高效桥接查询与语义 ID 的鸿沟。
📌 工作参考价值（4 点）
- 用产品类别层级做生成式检索的隐式推理脚手架：在电商场景中，可直接复用现有的多级类目体系，将解码器隐藏状态逐层对齐到类目，替代显式思维链，大幅降低线上延迟。
- 多正例对比学习处理多意图查询：电商查询常对应多个有效类目，使用 Multi-Positive InfoNCE 损失，让查询的潜在状态同时靠近所有相关类目原型，提升意图覆盖与鲁棒性。
- 动态装配类别级前缀树约束解码：线下按类目预建语义 ID 前缀 Trie，线上根据推理出的 Top-K 类目动态合并，缩小搜索空间，提高解码准确率且几乎不增加在线开销。
- 粗到细的潜在推理无需显式解码步：插入固定数量的连续隐状态滑动推理（L 步），不产生额外 token，只在 beam search 前一次性计算，批量处理后与编码器状态拼接用于后续解码，适用于低延迟电商搜索。