LLMを活用した商品検索タグ自動生成とRecall改善の取り組み(BigQuery × Gemini) - 10X Product Blog

はじめに 課題：情報不足による検索ヒット率の低さ 施策：LLMによる検索タグの自動生成と活用 なぜタグ生成か？ 設計 JANコード単位での生成と管理 タグデータの更新について タグ生成の品質とリスク プロジェクトの進め方 1. PoC：タグ自動生成の実現可能性と品質検証 2. インデキシングの実装 3. 商品検索ロジックの評価とプロンプトチューニング 4. 検索ロジックの修正と本番リリース 5. 本番リリース後の効果測定 おわりに はじめに こんにちは、10Xで検索推薦の機能・基盤の開発運用を担当している安達(id:kotaroooo0)です。 10Xでは小売チェーン向けECプラットフォームStailerにおいて、商品検索機能ではElasticsearchを利用しており、主にテキストマッチングによって検索を実現しています。 今回、LLMを活用して商品検索タグ(以下、タグ)を自動生成し、検索

[ledsun]

アノテーション（検索タグ設定）の自動化はAIの使い道として王道だ。手動管理と組み合わせやすいのが、とてもよい。

[misshiki]

“LLMを活用して商品検索タグ(以下、タグ)を自動生成し、検索対象に加えることでRecallを改善しました。 本記事では、その取り組みの背景、具体的な施策、設計、評価、そして得られた成果についてご紹介”

[hiroomi]

”例えば、ユーザーが「メイク落とし」と検索しても「メイク落とし」という文言が含まれていないクレンジングオイルの商品はヒットしません”

[golden_modeler_man]

プロンプトや評価方法もまとめられている良記事。15万件のタグ生成で$6、12時間見積もり。BigQueryはbiz側の人も触ってもらうことがあるので、そこでLLMを使える点が個人的に魅力だ。

[hisaichi5518]

BigQuery x Gemini活用例だ