論文の概要: OmniSearchSage: Multi-Task Multi-Entity Embeddings for Pinterest Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16260v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 00:10:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 15:07:57.303486
- Title: OmniSearchSage: Multi-Task Multi-Entity Embeddings for Pinterest Search
- Title（参考訳）: OmniSearchSage:Pinterest検索用のマルチタスクマルチエンティティ埋め込み
- Authors: Prabhat Agarwal, Minhazul Islam Sk, Nikil Pancha, Kurchi Subhra Hazra, Jiajing Xu, Chuck Rosenberg,
- Abstract要約: OmniSearchSageは、検索クエリやピン、Pinterest検索用の製品を理解するための汎用的でスケーラブルなシステムです。
私たちはピンとプロダクトの埋め込みを組み合わせた統合クエリの埋め込みを共同で学び、その結果として、$>8%の関連性、$>7%のエンゲージメント、$>5%の広告CTRが改善されました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.917688415599187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present OmniSearchSage, a versatile and scalable system for understanding search queries, pins, and products for Pinterest search. We jointly learn a unified query embedding coupled with pin and product embeddings, leading to an improvement of $>8\%$ relevance, $>7\%$ engagement, and $>5\%$ ads CTR in Pinterest's production search system. The main contributors to these gains are improved content understanding, better multi-task learning, and real-time serving. We enrich our entity representations using diverse text derived from image captions from a generative LLM, historical engagement, and user-curated boards. Our multitask learning setup produces a single search query embedding in the same space as pin and product embeddings and compatible with pre-existing pin and product embeddings. We show the value of each feature through ablation studies, and show the effectiveness of a unified model compared to standalone counterparts. Finally, we share how these embeddings have been deployed across the Pinterest search stack, from retrieval to ranking, scaling to serve $300k$ requests per second at low latency. Our implementation of this work is available at https://github.com/pinterest/atg-research/tree/main/omnisearchsage.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Pinterest検索のための検索クエリ,ピン,製品を理解する汎用的でスケーラブルなシステムであるOmniSearchSageを紹介する。
ピンとプロダクトの埋め込みを組み合わせた統合クエリ埋め込みを共同で学習し、Pinterestの製品検索システムでは、$>8\%$の関連性、$>7\%$のエンゲージメント、$>5\%$の広告CTRが改善されました。
これらの成果の主な貢献者は、コンテンツ理解の改善、マルチタスク学習の改善、リアルタイムサービスである。
画像キャプションから派生した画像キャプション,履歴エンゲージメント,ユーザキュレートボードを用いて,エンティティ表現を充実させる。
我々のマルチタスク学習装置は、ピンとプロダクトの埋め込みと同じ空間に単一の検索クエリを埋め込み、既存のピンとプロダクトの埋め込みと互換性がある。
本研究では,各特徴量の価値をアブレーション研究により示すとともに,独立系モデルと比較して統一モデルの有効性を示す。
最後に、これらの埋め込みが、検索からランキングまで、Pinterestの検索スタック全体にどのようにデプロイされたか、低レイテンシで毎秒300k$のリクエストを提供するまで、公開しています。
この作業の実装はhttps://github.com/pinterest/atg-research/tree/main/omnisearchsage.comで公開しています。
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