近日，LinkedIn 正式向所有用戶推出了一項全新的 AI 驅動求職搜索功能。這項新功能利用了經過提煉和微調的大型模型，旨在改善用戶在平臺上的求職體驗。LinkedIn 的產品開發副總裁 Erran Berger 表示:“這一全新搜索體驗讓用戶可以用自己的語言描述求職目標，從而獲得更符合需求的結果。”

AI機器人面試，談判

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之前，用戶在 LinkedIn 上搜索工作時常常依賴於精確的關鍵詞查詢，這導致許多求職者獲得的職位推薦與他們的真實需求並不匹配。例如，用戶輸入 “記者” 後，可能會看到媒體記者和法庭記者等不同類型的職位推薦，這兩者所需的技能完全不同。LinkedIn 工程副總裁 Wenjing Zhang 指出，爲了更好地幫助用戶找到適合的工作，平臺需要改善對用戶查詢的理解。

新系統允許用戶用自然語言進行搜索，例如，他們可以輸入 “找硅谷最近發佈的軟件工程師職位”，而不僅僅是簡單的職位名稱。這一變化使得 LinkedIn 在理解用戶需求上更加智能化。

爲了實現這一目標，LinkedIn 對其搜索功能進行了全面改造。首先，他們需要提升系統對查詢內容的理解能力，然後是從龐大的職位數據庫中檢索相關信息，最後對找到的職位進行排名，確保最相關的職位排在前面。之前，LinkedIn 使用的是固定的分類方法和較舊的排名模型，缺乏深層次的語義理解，因此他們轉向了現代的大型語言模型（LLMs）來提升自然語言處理能力。

不過，使用大型模型的計算成本也很高。爲了降低成本，LinkedIn 採用了模型提煉的方法，將 LLM 拆分爲兩個步驟:一個用於數據檢索，另一個用於結果排名。通過這種方式，LinkedIn 能夠更有效地匹配職位和用戶的查詢。

此外，LinkedIn 還開發了一個查詢引擎，可以爲用戶生成個性化的職位推薦。隨着 AI 技術的進步，LinkedIn 並不是唯一一個在求職搜索中探索 LLM 潛力的公司，谷歌等公司也在此領域持續創新。

LinkedIn 在過去一年中推出了多個基於 AI 的功能，其中包括爲招聘人員提供幫助的 AI 助手。LinkedIn 首席 AI 官 Deepak Agarwal 將在即將舉行的 VB Transform 大會上討論公司的 AI 戰略及其招聘助手的成功案例。

劃重點:

🌟 新功能:LinkedIn 推出 AI 驅動的求職搜索，支持自然語言查詢。

🔍 精準匹配:新系統通過改進的搜索理解，減少與用戶需求不匹配的職位推薦。

💡 技術創新:LinkedIn 使用模型提煉方法降低計算成本，同時提升搜索效率。