候选人点击率提高 20%
Elasticsearch 提高了 Reed 的点击率，从而缩短了候选人搜索和查找相关结果的时间，从而增强了体验
每次招聘成本降低 20%
通过提高求职者和职位之间的匹配度，Elasticsearch 帮助雇主将每次招聘成本降低 20%
职位申请完成率提高 30%
由于提供了与求职者搜索更相关的结果，因此申请完成率得到了提高，从而为招聘人员提供了更合适的候选人选择
英国最大的招聘机构使用 Elastic Search 中的向量嵌入将求职者和雇主联系起来
对于英国最大的在线求职网站 Reed.co.uk 来说，搜索技术对于业务的成功至关重要。每天有 1100 万注册候选人申请近 10 万个职位，结果页面的速度和相关性会对职业和生计产生重大影响。搜索对于 30,000 名招聘人员来说也是优先事项，他们寻求最适合他们业务的人才，并为在平台上列出职位空缺而付费。
为了在竞争激烈的招聘市场中保持领先地位，Reed 在部署人工智能（包括生成式 AI）方面处于领先地位，以转变其搜索能力。Reed 搜索团队的软件开发经理 Krishna Chalasani 说：“我们的两个主要目标是为客户提供相关结果，并通过推广职位来增加收入。在这两个目标之间找到最佳平衡点是我们的主要挑战。”
Elasticsearch 在这种不间断的创新方法中发挥着至关重要的作用。当 Reed 首次放弃使用关系数据库进行搜索时，它测试了几种替代方案。“在性能和相关性方面，评估 Elasticsearch 作为向量数据库的早期结果非常惊人，”Chalasani 说。从那时起，Reed 就利用频繁的功能更新来为用户提供更好的结果。“我们只需更新 Elasticsearch 集群即可实施最新版本。这非常容易。”
“我们选择 Elasticsearch 是因为它的性能，以及使我们能够将向量嵌入投入生产并探索生成式 AI 潜力的功能。”
向量嵌入：将搜索提升到新的水平
Chalasani 强调 Elasticsearch 如何使 Reed 能够以比纯关键字匹配更细致的方式捕获语义关系和含义。当用户开始搜索时，关键字会由机器学习模型处理，以生成捕获搜索意图的向量嵌入。同样，职位描述也会转换为表示其要求的向量嵌入。使用向量相似性技术，Elasticsearch 将用户意图与职位描述进行匹配。Elasticsearch 提供了将嵌入存储在向量数据库中的能力。Elastic API 具有强大的搜索检索功能，包括过滤、聚合和文档级别的基于角色的访问控制。
如果职位列表包括“向工程总监汇报”，这可能与职位本身无关。Elasticsearch 中的向量嵌入和搜索工具使 Reed 能够做出这些细微但重要的区分，并向用户返回更相关的结果。
通过详细的分析增加收入
Elastic Search 捕获的遥测数据使 Reed 能够评估和比较提供给候选人的职位表现。通过点击率等信息，Reed 可以生成指标来显示推荐的效果如何。“当我们发现更高绩效列表的相关性时，我们可以利用这些知识来提高不太成功的帖子的相关性，”Chalasani 说。
更相关的搜索也使 Reed 能够留住并获取付费推广职位空缺的企业客户。“通过在 Elasticsearch 中为关键词添加向量匹配，我们可以为招聘组织提供更准确的结果。当他们看到推广支出回报时，他们更有可能继续与 Reed 合作并付款，”Chalasani 说。
为求职者提供更好的搜索体验
当求职者搜索职位时，他们可以设置提醒，通过电子邮件或推送通知接收类似职位空缺的更新。Elasticsearch 用于搜索页面结果和提醒，确保在整个求职过程中提供互联的用户体验。
Chalasani 说：“假设您在智能手机上收到新工作的提醒，但您没有时间立即点击链接。当您几分钟后返回笔记本电脑时，您会在我们的网站上看到相同的职位。Elasticsearch 确保求职者可以在渠道之间无中断地切换。”
未来，Chalasani 还看到了生成式人工智能进一步提高搜索相关性的潜力。“向量匹配是我们的首要任务，但在明年，我们希望实施诸如学习排序和生成式人工智能等技术，使我们能够进一步改进搜索，并为求职者提供更加个性化的职位结果。”
