快手推出OneSearch，革新电商搜索体验
（图片来自网络）
双十一将至，消费者在电商平台寻找心仪商品时，常遇商品列表不满意的情况。传统电商平台采用的“召回-粗排-精排”级联式搜索架构存在商品描述混乱、相关性问题、级联瓶颈、冷启动难题等弊端。为解决这些问题，快手推出了业界首个工业级部署的电商搜索端到端生成式框架——OneSearch。
为应对传统电商搜索系统面临的挑战，快手提出OneSearch——首个工业级电商搜索端到端生成式框架，相关论文《OneSearch: A Preliminary Exploration of the Unified End-to-End Generative Framework for E-commerce Search》已发布。该框架涵盖以下三大创新点：
- 关键词增强层次量化编码（KHQE）模块
商品语义涵盖标题、关键词、详情页等多维度信息，但商家常在标题堆砌关键词导致矛盾。KHQE模块设计四个任务（Q2Q、I2I对比损失等）对齐协同和语义表征，通过提取核心属性、生成层次化编码（SID），采用RQ-OPQ编码方案从纵向与横向两个维度建模商品特征。该方案为每个商品生成“智能身份证”，提升检索时的区分能力和准确性。 - 多视角用户行为序列注入策略
传统搜索系统难以捕捉用户的近期与长期偏好。OneSearch依据用户长/短期行为序列构建具区分性的用户标识（UID），融合显式短期行为（最近搜索、点击）与隐式长期序列（历史行为）。通过SID维度建模并压缩序列，全面理解用户意图，提升个性化搜索准确性，尤其在冷启动场景下表现突出。 - 偏好感知奖励系统（PARS）
为实现精准商品排序，OneSearch引入多阶段监督微调与自适应奖励强化学习。通过三阶段SFT训练（语义、协同、个性化），结合奖励模型和用户真实交互数据，提升转化指标（如订单量提升3.22%）。该系统学习用户偏好，改善CTR、CVR等指标。
经离线与在线实验验证，OneSearch效果显著。在线部署后，每日服务数百万用户，资源利用效率优化（如MFU提升8倍，OPEX降低75.40%）。人工评测与泛化性测试也表现优秀，在中长尾查询和冷启动场景下效果更佳。
未来，快手将探索在线实时编码方案、强化学习机制与多模态商品特征结合，持续优化搜索体验。
（声明：该内容经AI精编）
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