ICEGR: An Intent-Coherent End-to-End Generative Retrieval Framework for E-commerce Search
ICEGR：面向电商搜索的意图一致端到端生成式检索框架
🧭 生成式检索 · Query-intent 一致 ★ 深度解读
University of Science and Technology of China · Baidu · Beihang University · Renmin University of China
提出 ICEGR，通过意图感知 Semantic ID、合成查询增强 SFT 与相关性校准偏好优化，提升电商生成式检索的查询意图一致性
📌 工作参考价值（4 点）
- 可迁移点：
- Semantic ID 构建：不要只用标题/描述等静态文本。用 query-product 点击 logs 对齐 embedding（InfoNCE），构建 shared-query co-click 图做语义锚定图传播，再融合产品历史 query 的加权意图向量，并用 confidence gate 控制强度；最后 RQ-KMeans 量化。利于 SID 空间编码搜索意图，可直接用于生成式检索/推荐中的 item ID 学习。
- SFT 数据补足：对全目录商品用结构化字段（SPU/品牌/类目/系列/属性）自动生成多粒度合成 query（实体指定 + 属性约束），采用 two-stage：先 synthetic query-to-SID 训练，再真实日志微调。对长尾低曝光商品尤其有效（Low 组 Recall@20 +36.2%），可显著缓解 query-to-item 监督稀疏问题。
- 业务偏好优化：做 DPO/RL 时先限制候选需通过语义相关性 scorer（SRS），只在相关子集内比较业务价值（SBP）；用 pairwise composite-score margin 动态缩放 DPO 系数，避免过度优化强偏好对，保留 query 意图。辅助 SFT 项防退化。线上可直接作为端到端生成路径插入 MCA：beam search 生成 top-k 直接进最终列表，其余候选走原排序。