लिंकेडइन ने प्राकृतिक शब्दों की खोज के प्रवृत्तियों पर आधारित घोषणा की है कि इसकी नई सिस्टम बुद्धिमान खोज फ़ंक्शनलिटी (AI-सहायित नौकरी खोज) अब सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हो गई है। इस नवाचार द्वारा शोधकर्ताओं को अपनी पेशेवर लक्ष्यों को अधिक प्राकृतिक और मौखिक भाषा में व्यक्त करने की सुविधा मिलती है, जिससे नौकरियों के सुझावों की सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार होता है।
लिंकेडइन के उत्पाद विकास उपाध्यक्ष, ऐरेरन बर्गर ने वेंचरबीट के साथ एक साक्षात्कार में बताया, "इस नई खोज अनुभव उपयोगकर्ताओं को अपने लक्ष्यों को अपनी भाषा में व्यक्त करने देता है और वे परिणाम प्राप्त करते हैं जो उनकी आवश्यकताओं को सचमुच दर्शाते हैं। यह उन्नयन उपाय आगे की यात्रा की पहली धाव है जो नौकरी खोज की प्रक्रिया को अधिक अंतर्दृष्टिपूर्ण, समाजिक और सभी के लिए पहुँचपूर्ण बनाएगा।"
लिंकेडइन द्वारा पहले से लिए गए एक रिसर्च ने प्रकट किया कि उपयोगकर्ताओं को जब वे लिंकेडइन प्लेटफार्म पर नौकरियां खोजते हैं, तो वे अत्यधिक निश्चित शब्दों की खोज पर निर्भर करते हैं। इस समस्या ने काफी समय तक बहुत असंतुष्ट परिणाम लाए, जैसे कि पत्रकारों के मीडिया और अदालती पत्रकारों के बीच दोनों को दिखाया जाता था, जिनके पास पूरी तरह से अलग-अलग कौशल थे। लिंकेडइन के इंजीनियरिंग उपाध्यक्ष, झांग वेनजिंग ने बताया कि यह अद्यतन उपयोगकर्ताओं के आवश्यकताओं को समझने के लिए और लोगों को उनके लिए सही नौकरियां पाने के तरीके को पूरी तरह बदलने के लिए किया गया है।
"पहले, हम जब शब्दों की खोज करते थे, हम उन्हें बस जांचते थे और पूरी तरह से मेल खाने वाली जवाब ढूंढते थे। कभी-कभी, एक नौकरी के विवरण में 'जर्नलिस्ट' शब्द आता था, लेकिन यह आवश्यक नहीं था कि यह किसी उम्मीदवार के लिए सही हो; हम फिर भी इस जानकारी को लेते रहते थे, जो उम्मीदवारों के लिए अच्छा नहीं था," बताया गया।
अब, लिंकेडइन ने अपनी खोज फ़ंक्शनलिटी की समझ को सुधार लिया है, जिससे नौकरी खोजने वाले उपयोगकर्ताओं को और अधिक विशिष्ट शब्दों का उपयोग करने की सुविधा मिलती है। उदाहरण के लिए, वे बस "सॉफ़्टवेयर इंजीनियर" शब्द खोजने के बजाय "सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों के लिए हाल ही में प्रकाशित नौकरियां सिलिकॉन वैली में खोजें" जैसी शब्दावली दे सकते हैं, और सिस्टम इसका ठीक-ठाक जवाब देगा।
इसके लिए, लिंकेडइन ने खोज फ़ंक्शनलिटी की समझ को पूरी तरह से बदल दिया है। झांग वेनजिंग ने समझाया कि यह प्रक्रिया तीन चरणों में बांटी जाती है: पहले उपयोगकर्ता की अनुरोध जानना, फिर लाखों नौकरियों की बड़ी डेटाबेस में अनुरोध से संबंधित जानकारी खोजना, और अंत में सही-सही परिणाम की श्रेणी बनाना जिससे सबसे संगत परिणाम पहले आते हैं।
पहले, लिंकेडइन ने टैक्नोमाइजी और पुराने सीमित समझ के आधार पर निर्धारित विधियों पर निर्भर किया था। अब, वह बड़े लेटेस्ट और अधिक शक्तिशाली लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) का उपयोग करती है जिन्हें उच्च-स्तरीय नैचरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) के क्षेत्र में सुधार किया गया है।
लागत कम करने के लिए, लिंकेडइन ने डेटा के डिस्टिलेशन विधि का उपयोग किया है। वे अपने LLM का उपयोग दो चरणों में करते हैं: पहले जानकारी खोजने और पुनः प्राप्त करने के लिए, दूसरे परिणामों की श्रेणी बनाने के लिए। शिक्षक मॉडल का उपयोग करके, लिंकेडइन ने खोज और श्रेणी बनाने के मॉडल को एक साथ समायोजित किया और नौकरी खोज निकाय को आसान बनाने के लिए नौ स्टेप्स को एक बहुत बेहतर और सरल प्रक्रिया में कम किया।
इसके अलावा, लिंकेडइन ने उपयोगकर्ताओं के लिए विशिष्ट नौकरी सुझाव बनाने वाला एक क्वेरी इंजन विकसित किया है।
लिंकेडइन ही नहीं है जो लागतीय बुद्धिमान खोज के लिए LLM के उपयोग को महसूस करता है। गूगल ने पूर्वानुमान लगाया था कि 2025 के साल में, बुद्धिमान खोज का उपयोग बहुत बलवान हो जाएगा। कोहेरे के रीरंक 3.5 जैसे मॉडल भी अंतर्वर्ती भाषा अंगूठियों को तोड़ रहे हैं। ओपनएआई, गूगल और एनथ्रोपिक के विभिन्न गहरे प्रोडक्ट बताते हैं कि संगठनों को अपने आंतरिक डेटा स्रोतों का पहुँच और विश्लेषण करने के लिए बढ़ती मांग है।
पिछले साल के अंत तक, लिंकेडइन ने AI-आधारित कई नई फ़ंक्शनलिटी पेश की है। अगस्त के महीने में, लिंकेडइन ने एक AI सहायक पेश किया जो नियुक्ति कर्ताओं को उनके उद्देश्यों को पूरा करने में सहायता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे लिंकेडइन को शिक्षा और व्यावसायिक नेटवर्किंग के क्षेत्र में और अधिक नेतृत्व प्राप्त हुआ।