搜索相关性优化 *负责电商搜索链路（召回/粗排/精排）的相关性建模，提升用户体验
*聚焦 降低 bad case（无关、劣质、不完整结果），提升结果的准确性与覆盖率
2异常 case 治理 *构建 相关性异常检测与纠偏机制，减少用户“搜不到 / 搜不准”的情况
*通过语义匹配、Query 理解、意图识别等手段，优化长尾、模糊、歧义搜索请求
3、前沿算法探索与应用 *应用 大规模预训练模型（LLM）等技术，提升搜索体验
*探索 query rewrite / query expansion / re-ranking 技术，改善搜索结果的精准度与多样性
4、数据与特征建设 *挖掘用户行为数据（点击、加购、下单等）以及商品内容特征，建立高质量的特征体系
*构建数据闭环，推动 bad case 的自动发现、样本生成与模型优化