LinkedIn（リンクトイン）は最近、新たなAI駆動型のネットワーク検索機能をリリースし、同社が生成AI分野で重要な一歩を踏み出したことを示しています。この機能は長い間待たれていましたが、エンジニアリングチームによる技術の最適化と実用性の向上に向けた努力の結果です。この新しい機能により、ユーザーは「がんの治療に関係する人は誰ですか？」などの自然言語による質問で、従来のキーワード検索にとどまらず、関連する専門家を検索できるようになりました。

LinkedIn，领英

これまでのキーワードベースの検索方法とは異なり、新しいシステムはユーザーの検索意図を理解し、意味的な関係を把握して、関連する専門家や研究者を自動的に推薦します。例えば、「がん」というキーワードが個人のプロフィールに記載されていなくても、システムは「腫瘍学」や「ゲノム研究」といった関連分野を認識し、より正確な推薦を行います。また、システムは推薦結果の際にはユーザーのソーシャルネットワークの関係も考慮し、関連する専門家に簡単に連絡できるようにします。

このスマート検索を実現するために、LinkedInのチームは効率的な技術フレームワーク「レシピ（Recipe）」を開発しました。このフレームワークを通じて、彼らは小規模な範囲で膨大なデータをテストし、コアモデルを抽出することに成功しました。継続的な最適化の結果、チームはモデルパラメータを440Mから220Mに削減し、処理速度を大幅に向上させ、13億人のユーザーに対して効率的にサービスを提供できるようにしました。

インフラストラクチャーにおいても、LinkedInは重要な転換を遂げました。検索システムをCPUベースのアーキテクチャからGPUベースのアーキテクチャへと移行し、膨大なデータ量と迅速な応答要求に対応しています。さらに、チームは新しい知能型クエリルーティング層を作成し、ユーザーのクエリの特性に基づいて最適な検索方法を選択できるようにしました。

LinkedInの今回のアップグレードは、ユーザー体験を向上させただけでなく、他の企業がAIシステムを構築する際に参考になる経験を提供し、段階的な最適化とチームワークの重要性を強調しています。

ポイント:  

📌 LinkedInはAI駆動型のネットワーク検索をリリースし、ユーザーは自然言語で関連する専門家を検索できます。

🔍 新しいシステムは検索意図を理解し、関連分野の専門家を識別して、より正確な結果を推薦します。

⚙️ チームは効率的な技術フレームワークを開発し、モデルパラメータを削減して処理速度を向上させ、ユーザー体験を最適化しました。