EPM-RL: Reinforcement Learning for On-Premise Product Mapping in E-Commerce
作者: Minhyeong Yu, Wonduk Seo
分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB, cs.LG, cs.MA
发布日期: 2026-04-27
备注: preprint
💡 一句话要点
提出EPM-RL，利用强化学习解决电商环境下大规模、隐私敏感的产品匹配问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 产品匹配 强化学习 电商 参数高效微调 大型语言模型 智能体 隐私保护
📋 核心要点
- 电商产品匹配面临标题噪声干扰，现有LLM方法依赖外部API，成本高且有隐私风险，难以大规模部署。
- EPM-RL通过强化学习将高成本智能体推理提炼到内部模型，降低成本并保护隐私，实现高效产品匹配。
- 实验表明，EPM-RL优于PEFT训练，在质量-成本权衡上优于商业API，并支持私有部署，降低运营成本。
📝 摘要（中文）
产品匹配，即判断两个电商商品条目是否指代同一商品，是价格监控和渠道可见性的核心问题。然而，在实际市场中，卖家经常在标题中加入促销关键词、平台特定标签和捆绑描述，导致同一商品以许多不同的名称出现。最近基于LLM和多智能体的框架提高了在这种困难情况下的鲁棒性和可解释性，但它们通常依赖于昂贵的外部API、重复检索和复杂的推理时编排，使得大规模部署在隐私敏感的企业环境中成本高昂且困难。为了解决这些问题，我们提出了EPM-RL，一个基于强化学习的框架，用于构建准确高效的内部电商产品匹配模型。我们的核心思想是将高成本的智能体推理提炼成一个可训练的内部模型。从一组带有LLM生成的理由和人工验证的精选产品对开始，我们首先使用结构化的推理输出对小型学生模型进行参数高效微调（PEFT）。然后，我们使用基于智能体的奖励，通过强化学习（RL）进一步优化模型，该奖励共同评估输出格式的合规性、标签的正确性以及来自专门设计的评判模型的推理偏好得分。初步结果表明，EPM-RL始终优于仅使用PEFT的训练，并且比基于商业API的基线提供更强的质量-成本权衡，同时实现私有部署和更低的运营成本。这些发现表明，强化学习可以将产品匹配从高延迟的智能体管道转变为可扩展、可检查且可用于生产的内部系统。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决电商领域中产品匹配问题，即判断两个商品条目是否描述的是同一产品。现有方法，特别是基于大型语言模型（LLM）的方法，虽然在准确性和可解释性方面表现出色，但通常依赖于昂贵的外部API、重复检索以及复杂的推理时流程，这使得它们在对隐私敏感的企业环境中进行大规模部署时面临成本高昂和难以维护的问题。
核心思路：EPM-RL的核心思路是将高成本的、基于智能体的推理过程“蒸馏”到一个可以在企业内部署和运行的、可训练的模型中。通过这种方式，可以避免对外部API的依赖，降低运营成本，并增强对数据的隐私保护。论文利用强化学习来优化模型，使其能够学习到智能体推理的精髓，从而在保证准确性的前提下，提高效率和可扩展性。
技术框架：EPM-RL的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 数据准备：构建包含产品对、LLM生成的推理理由以及人工验证标签的数据集。2) 参数高效微调（PEFT）：使用结构化的推理输出对小型学生模型进行参数高效微调，使其初步具备推理能力。3) 强化学习（RL）：使用基于智能体的奖励函数，通过强化学习进一步优化模型。奖励函数综合考虑输出格式的合规性、标签的正确性以及来自专门设计的评判模型的推理偏好得分。
关键创新：EPM-RL的关键创新在于将强化学习应用于产品匹配任务，并设计了一种基于智能体的奖励函数。这种奖励函数能够有效地引导模型学习智能体推理的策略，从而在保证准确性的前提下，显著提高效率和可扩展性。此外，EPM-RL还采用了参数高效微调技术，进一步降低了模型的训练成本。
关键设计：在强化学习阶段，奖励函数的设计至关重要。EPM-RL的奖励函数综合考虑了三个方面：输出格式的合规性（确保模型输出符合预定义的格式）、标签的正确性（确保模型预测的标签与人工标注一致）以及推理偏好得分（使用专门设计的评判模型评估模型的推理过程，并根据推理的合理性给予奖励）。此外，论文还采用了Actor-Critic算法进行强化学习，并对Actor和Critic网络的结构进行了优化，以提高学习效率和稳定性。
📊 实验亮点
实验结果表明，EPM-RL在产品匹配任务中表现出色，显著优于仅使用PEFT的训练方法。与基于商业API的基线相比，EPM-RL在保证甚至提高匹配质量的同时，显著降低了运营成本，并实现了私有部署。这些结果验证了强化学习在产品匹配任务中的有效性，并为构建高效、可扩展且隐私友好的产品匹配系统提供了新的思路。
🎯 应用场景
EPM-RL可应用于电商平台的价格监控、商品推荐、重复商品检测等场景。通过降低产品匹配的成本和提高效率，可以帮助电商企业更好地管理商品信息，提升用户体验，并增强市场竞争力。该方法尤其适用于对数据隐私有较高要求的企业内部部署，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Product mapping, the task of deciding whether two e-commerce listings refer to the same product, is a core problem for price monitoring and channel visibility. In real marketplaces, however, sellers frequently inject promotional keywords, platform-specific tags, and bundle descriptions into titles, causing the same product to appear under many different names. Recent LLM-based and multi-agent frameworks improve robustness and interpretability on such hard cases, but they often rely on expensive external APIs, repeated retrieval, and complex inference-time orchestration, making large-scale deployment costly and difficult in privacy-sensitive enterprise settings. To address these issues, we present EPM-RL, a reinforcement-learning-based framework for building an accurate and efficient on-premise e-commerce product mapping model. Our central idea is to distill high-cost agentic reasoning into a trainable in-house model. Starting from a curated set of product pairs with LLM-generated rationales and human verification, we first perform parameter-efficient fine-tuning (PEFT) on a small student model using structured reasoning outputs. We then further optimize the model with Reinforcement Learning (RL) using an agent-based reward that jointly evaluates output-format compliance, label correctness, reasoning--preference scores from specially designed judge models. Preliminary results show that EPM-RL consistently improves over PEFT-only training and offers a stronger quality--cost trade-off than commercial API-based baselines, while enabling private deployment and lower operational cost. These findings suggest that reinforcement learning can turn product mapping from a high-latency agentic pipeline into a scalable, inspectable, and production-ready in-house system.