LLM-Based Re-Ranking for Real Estate Search
基于 LLM 的对话式房屋搜索重排序
🧭 对话推荐 · LLM 重排
QuintoAndar · Growthloop
用 LLM 融合多轮对话上下文重排房屋候选，线上 CTR +5.3%, 预约看房 +4.8%
📌 工作参考价值（4 点）
- 在对话式推荐流程中插入 LLM 重排模块，将多轮对话总结后与物品描述拼接，让 LLM 产出 relevance score，能有效捕捉非结构化意图。
- 构建离线评估数据时，可用 LLM-as-a-Judge 自动标注 query-item 对，再辅以人工验证，低成本获得大规模训练/评测样本。
- 线上部署需权衡延迟与成本：文中在召回后仅对 Top-K 重排，且使用缓存与批量推理策略，适合对延迟敏感的业务。
- 重排 prompt 工程是核心：需将对话历史压缩为结构化摘要（如预算、位置偏好），并限定输出格式（如 JSON 分数），确保稳定性和可解析性。