本文原作者：彭江军，经授权后发布。
导语：对于做算法的而言，了解一下整个流程是必要的。一来加深对整个环节的理解，二来：方便在定位badcase的知道可能是那块的问题所在。
1：写在前头，不专业的地方求轻喷
这部分做的时间比较短，大概半年的ES引擎维护工作，负责了两个小频道的召回服务（具体那两个不能说，万一之前遇到没有搜索出想看结果是因为我的召回服务的问题，那就不太好了。哈哈）。不过公司现在有专门的云服务来维护ES，另外不同的部分可能有自研的引擎，用法上不一样，但是作为排序的底层服务，在这里还是有必要提一下的。
2：工业流程
大体上分为召回和排序两个阶段。
解释说明一下：
1：当用户的请求过来后，搜索排序需要接受到这个信号，去调用引擎返回相关的doc，作为后续排序的基础。
2：对相关的doc 进行粗排，这里的粗排可以是引擎的相关分，也可以不是，这是一个初级的排序
3：对粗排的结果精排，包括加入更多维度的特征和一些复杂逻辑的处理
4：对于线上的情况，任何模型都不可能保证完全符合实际情况，干预因此是一个非常必要的模块。
3：整体流程的梳理
对于排序的模块在这里不做说明，下面简单的例举一下排序所依赖的上游服务。引擎模块已经数据聚合模块。图上描述的较为清晰了，具体的就不多讲了。
系列文章：
【技术分享】一：搜索排序—概述
https://cloud.tencent.com/developer/article/1523867
【技术分享】三：搜索排序—机器学习化建模
https://cloud.tencent.com/developer/article/1527336
【技术分享】四：搜索排序—数据的采集与构造
https://cloud.tencent.com/developer/article/1528253
【技术分享】五：搜索排序-特征分析
https://cloud.tencent.com/developer/article/1531448
【技术分析】六：搜索排序—指标介绍与选择
https://cloud.tencent.com/developer/article/1532635
【技术分享】七：搜索排序—排序模型
https://cloud.tencent.com/developer/article/1533656
腾讯云一站式机器学习平台智能钛TI-ONE试运营阶段限时0折，欢迎大家积极试用。
https://cloud.tencent.com/product/tio
更多优质技术文章请关注官方知乎机构号：
https://www.zhihu.com/org/teng-xun-zhi-neng-tai-ji-qi-xue-xi-ping-tai/activities
更多优质技术文章请关注官方微信公众号：
