TSGR: Taobao Search Generative Retrieval
TSGR：将业务价值感知引入淘宝搜索生成式检索的统一框架
🧭 生成式检索 · 价值感知排序 ★ 深度解读
浙江大学 · 淘宝天猫集团
查询感知并行Semantic ID与价值感知排序模块让单一模型兼具召回与粗排，离线HR@1000提升9.16%，线上GMV+1.64%
📌 工作参考价值（4 点）
- 查询感知并行SID：利用query-item点击统计构建多路并行排序码本，同一物品在不同查询下获得不同token索引，可迁移到需要意图感知的生成式推荐/搜索中，提升长尾查询的召回精准度。
- 召回粗排一体化：VRM 从生成式骨干的隐藏态提取用户表示，通过交叉注意力融合 item side-info 直接输出价值分数，避免了独立粗排模型带来的目标错位和额外延迟，适合对延迟敏感的在线系统。
- 分级训练策略：Pre-SFT 多任务预训练（编码、检索、推荐、协同）激活各项能力，再使用加权多正样本 SFT（pay > click > pv）对齐业务目标，能够稳定训练并降低数据需求，可直接应用于其他业务场景的生成式模型训练。
- 工程化部署：通过前缀树约束前两层 SID 解码，动态 beam search 与 VRM 即时计算价值分，将推理延迟控制在 65ms 以内，为工业级生成式检索的在线部署提供了可行的架构参考。