生成式排序是搜索排序的前沿方向，核心思想是利用生成式模型的能力来改善排序效果。

技术实现方式：

1. 序列到序列重排序

   • 将候选文档列表作为输入序列
   • 使用encoder-decoder模型生成重排后的文档序列
   • 优势：能捕捉文档间的全局相关性

2. 生成式特征提取

   • 使用LLM生成丰富的文档表示
   • 提取语义特征、摘要特征等增强排序模型
   • 效果：排序模型AUC提升5-8%

3. 查询扩展增强

   • 通过生成模型产生查询的同义表达、扩展问法
   • 用扩展后的查询进行检索和排序
   • 结果：长尾查询召回率提升25%

4. 个性化生成排序

   • 基于用户历史行为生成个性化排序信号
   • 将用户画像信息融入生成过程
   • 优势：显著提升个性化场景下的排序效果

5. 端到端生成式检索

   • 直接用生成模型输出相关文档ID或链接
   • 跳过传统检索步骤，但技术要求更高
   • 挑战：需要解决生成准确性和延迟问题

实际价值：

• 更好地理解复杂查询意图
• 处理传统方法难以解决的模糊匹配
• 自适应不同领域和语言风格
• 代表搜索排序的未来发展方向