某电商公司搜索平台的架构主线。索引、召回、排序、Query 理解——日均 1500 万 PV 背后的每一层都摸过。
- Solr / Elasticsearch / Lucene
- 倒排索引与多路召回
- LTR 粗排 + GBDT / 深度学习精排
- Query 理解（实体识别、类目预测、拼写纠错、同义词）
- 全量 + 增量索引系统（ETL / MapReduce / 流式）
搜索架构 · AI 工程 · 生活笔记
程军高，搜索架构师 / AI 应用架构师
11 年后端开发与架构经验，近一年深耕 Agent 与 MCP 平台。在某电商公司主导搜索架构五轮迭代（单体 → 分布式 → 微服务 → 双塔 + 多路召回 → AI Search），日均 1500 万+ PV，并主导 Search Agent 与 MCP 平台建设。最近聚焦 Agent 编排、RAG 与 MCP 协议落地。
- AI 搜索系统
- Agent 与 MCP 平台
- 搜索引擎架构
- 大模型微调与 RAG
QueryRecallRerankAnswer
AI Search Stack
从查询到答案，每一环都拆开揉碎了聊。
Capability Matrix
能力矩阵
不堆技能清单。按解决的问题分组，每个方向都带着项目证据和踩坑记录。
从语义召回到会话式搜索，主攻让搜索从关键词匹配走向真正理解意图。
- 双塔模型与语义召回
- 向量检索与 RAG
- 大模型微调（Gemma）
- Milvus / Embedding / Sentence Transformer
琢磨怎么让大模型安全、高效地调用企业系统——工具协议、权限边界、执行追踪，一个都不能少。
- LangGraph / ReAct 推理链路
- MCP 协议落地与工具封装
- Agent 编排与多轮上下文
- DSPy / 意图理解 DSL
搜索和广告业务背后的工程底盘。微服务、大数据、缓存和容器化，撑起了上面所有业务逻辑。
- Java / Scala / Python
- Spring Cloud / Spring Boot 微服务
- Hadoop / Spark / Flink / Kafka
- Redis / HBase / ClickHouse
- Docker / K8S / CI/CD
About
个人简介
我叫程军高，11 年后端开发和架构老兵，6 年带团队。在某电商公司搭了快十年的搜索平台——从 Solr 引擎、索引系统到召回、排序、Query 理解，一路迭代到双塔召回和 AI Search，日均扛着 1500 万 PV。手里有 PMP，也当了几年 Scrum Master。
近一年把重心压到 Agent 和 MCP 平台上。从给某电商公司做 AI 购物助手入坑，到双塔召回、Gemma 微调、LangGraph 编排、MCP 协议落地，越扎越深。
这个网站是我的数字花园。技术笔记追求系统化、能复用；生活板块留点松弛感，记记做菜和读书。
Selected Work
全部作品精选作品
AI 应用 · 2025.12~2026.06已上线
AI 搜索 Agent
某电商平台的下一代会话式商品搜索服务。基于 MCP 协议构建搜索 Agent，将用户自然语言查询实时转化为结构化检索指令，精准召回商品并返回个性化推荐。
平台建设 · 2025.12~2026.02已交付
MCP 平台
某电商公司内部 AI 基础平台的核心中间件。基于 MCP 协议将公司内部 7000+ REST API 标准化封装为可被发现、可调用的 MCP 工具服务，赋能内外部 Agent 即插即用式调用。
架构设计 · 2016.11~2026.06日均 PV 1500 万
电商商品搜索平台
某电商公司全站商品搜索引擎，覆盖 PC / 移动端全部搜索场景。历经五轮架构演进（单体 → 分布式 → 微服务 → 双塔 + 多路召回 → AI Search），峰值 QPS 达数万级别。
Latest Notes
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