淘宝搜索使用的技术主要包括以下几个方面：
爬虫技术
淘宝搜索引擎通过爬虫技术抓取淘宝网站上的所有商品和服务信息，包括商品名称、价格、描述、评价等。这是搜索引擎的基础工作，用于收集初始数据。
数据预处理
抓取到的数据需要进行预处理，包括去重、过滤掉无效信息、统一格式等，以保证搜索结果的准确性和一致性。
数据索引
经过预处理的数据会被存储在搜索引擎的数据库中，并通过索引技术进行分类和标记，方便后续的检索和排序。
搜索查询
当用户输入关键词进行搜索时，淘宝搜索引擎会根据关键词和商品信息的匹配程度，从数据库中筛选出相关的商品和服务，并按照相关度进行排序。
个性化推荐
淘宝还会收集用户的行为数据，如浏览历史、购买记录等，用于个性化推荐和搜索结果的优化。这有助于提升用户的搜索体验，使其能够更快地找到所需商品。
智能搜索提示词
淘宝在智能搜索技术领域取得了进展，获得了一项涉及搜索提示词的专利。这项技术通过大数据分析和机器学习算法，实时调整和优化搜索提示，帮助用户更快速地找到所需商品。
SEO优化
传统的淘宝SEO（搜索引擎优化）通过优化店铺宝贝标题、类目、上下架时间等来获取较好的排名，从而获取淘宝搜索流量。这包括一淘搜索优化、类目优化、淘宝活动优化等。
图片搜索技术
淘宝搜索还涉及图片搜索技术，例如通过双主图关联宝贝、图片留联系方式等方式进行精准引流。
错放类目技术
这是一种推荐流量技术，通过将宝贝错放到其他类目中，使其在另一个类目中更容易被抓取，从而获得更多展示机会。
向量检索引擎
淘宝可能还使用了向量检索引擎，如Proxima，来提升搜索的多模态搜索能力，包括语音、图像、视频等。
这些技术共同作用，使得淘宝搜索引擎能够提供准确、快速且个性化的搜索结果，满足用户的多样化需求。