TaoSR1: KI-Modell verbessert Produkt-Suchrelevanz durch Chain‑of‑Thought‑Logik
In der E‑Commerce‑Suche steht die Vorhersage der Relevanz zwischen Suchanfrage und Produkt im Mittelpunkt. Während BERT‑basierte Modelle exzellente semantische Übereinstimmungen liefern, fehlt ihnen die Fähigkeit zu komplexen Überlegungen. Der neue Ansatz TaoSR1 nutzt große Sprachmodelle (LLMs) direkt für diese Aufgabe und löst dabei zentrale Probleme wie Fehlerakkumulation bei Chain‑of‑Thought‑(CoT)‑Logik, falsche Aussagen (Halluzinationen) und die praktische Einsatzfähigkeit.
