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摘要：
领英推出基于大语言模型蒸馏技术的AI职位搜索功能，通过微调模型实现自然语言查询匹配，解决传统关键词搜索局限。用户可用描述性语言（如“查找硅谷近期发布的软件工程师职位”）精准获取结果。技术上将LLM拆分为检索和排序两步，采用蒸馏技术降低算力成本，优化搜索流程。此举顺应企业搜索AI趋势，与谷歌、Cohere等技术方向一致。领英持续加码AI，其首席AI官将在VB Transform大会分享战略。
领英AI改造内幕：基于大语言模型蒸馏技术的职位搜索 | VentureBeat
领英AI改造内幕：基于大语言模型蒸馏技术的职位搜索
2025年6月16日 下午3:52
图片来源：VentureBeat，由MidJourney生成
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自然语言搜索的兴起改变了人们获取信息的方式，而领英——过去一年已应用多种AI模型——希望这一变革能延伸至职位搜索领域。
领英的AI驱动职位搜索功能现已面向全美用户开放，该功能通过基于专业社交平台知识库训练的精炼微调模型，可根据自然语言精准匹配潜在职位机会。
“这项新搜索体验让会员能用自然语言描述目标，并获得真正符合需求的推荐结果，“领英产品开发副总裁Erran Berger在邮件中告诉VentureBeat，“这是让求职过程更直观、包容和赋能的第一步。”
领英此前在博文中指出，用户面临的核心问题是过度依赖精确关键词查询。例如搜索”记者”时，既会出现媒体机构的记者职位，也会显示对技能要求完全不同的法庭记录员岗位。
领英工程副总裁Wenjing Zhang在专访中表示，团队意识到必须改进职位匹配机制，而关键在于精准理解用户意图：“过去使用关键词匹配时，即使职位描述中包含’记者’但实际不符，系统仍会检索显示这类信息。”
如今，用户可超越关键词进行描述性搜索，例如直接输入”查找硅谷近期发布的软件工程师职位”。
技术实现路径
领英首先重构了搜索系统的语义理解能力：“第一阶段是理解查询意图，接着从职位库检索匹配信息，最后对数百个候选职位进行智能排序。”
此前系统依赖固定分类法和传统排序模型，旧版大语言模型(LLM)缺乏深度语义理解能力。领英转而采用微调后的现代LLM增强自然语言处理(NLP)功能。但LLM的高算力成本迫使团队采用蒸馏技术：将LLM拆分为数据检索和结果排序两个步骤，通过教师模型对齐两者。
该方法还简化了原有多达9个环节的搜索流程。“我们采用多目标优化技术确保检索与排序的一致性，在保持检索简洁性的同时不影响AI开发效率。“领英还开发了可生成个性化建议的查询引擎。
AI搜索浪潮
领英并非唯一看到LLM企业搜索潜力的玩家。谷歌宣称2025年将成为企业搜索的变革之年。
Cohere的Rerank 3.5模型正打破企业语言壁垒，OpenAI、谷歌和Anthropic的各类”深度研究”产品则显示企业对数据智能代理的需求激增。
领英近一年持续推出AI功能，去年10月即发布了AI招聘助手。其首席AI官Deepak Agarwal将于本月在旧金山VB Transform大会分享AI战略，包括招聘助手从原型到量产的历程。立即注册参会。
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