Eコマースの自然文検索におけるLLM生成クエリを用いたファインチューニングの有効性検証

近年のセマンティック検索の普及により，商品の用途を含む自然文のクエリが増加するなど，Eコマースにおけるユーザの検索行動に変化が生じている．また，セマンティック検索の性能向上を目的として，利用目的に応じたデータを用いて汎用的なテキスト埋め込みモデルに対するファインチューニングが実施される．しかし，自然文のクエリは検索ログ全体に占める割合が少ないため，ファインチューニングに十分な規模の学習データを得られない．そこで本研究では，検索クエリと商品のクリックログから，大規模言語モデル（LLM）を用いて自然文のクエリを生成することで学習データを拡張する．評価実験では，実際のEコマースのログを用いた生成クエリによるファインチューニングを行い，自然文のクエリに対する性能向上を確認した．