电商行业在过去十年中经历了快速的发展，技术的进步极大地降低了商品流通成本并提升了零售效率。随着电商模式从传统的货架电商向内容电商转变，用户的消费决策链也被细分为购前、购中、购后三个阶段。

电商搜索技术的核心在于基于用户需求的商品分发，优化目标是提升GMV和UCVR。技术演进经历了文本检索、机器学习、深度学习等阶段，目前进入了大模型阶段，未来则可能发展为AGI导购助手。

大模型在电商场景下展现出技术优势，同时也面临专业性不足、时效性、成本和速度、安全性等挑战。

京东等电商平台通过构建电商大模型解决方案，包括数据和预训练、通用对齐和领域对齐、安全性等关键技术，以提升电商搜索的效率和用户体验。

报告目录：

1. 电商行业的发展和技术演进

2. 大模型在电商场景下的问题

3. 电商大模型关键技术

4. 电商搜索大模型应用实践

5. 下一代AI电商搜索

报告部分内容如下：