這是蒼何的第 451 篇原創(chuàng)！

大家好，我是蒼何。

不知道大家有沒有這種經(jīng)歷：

腦子里明明有個(gè)畫面，或者一句歌詞，但就是死活想不起來名字。

比如，我前兩天想搜個(gè)電影，腦子里只有個(gè)畫面：“一個(gè)男的在雨里吃漢堡，旁邊還有條狗”。

我去搜“雨里吃漢堡”，以前出來的全是某快餐店廣告，或者天氣預(yù)報(bào)。

那種話到嘴邊卻搜不出來的感覺，真的太憋屈了。

但最近，我發(fā)現(xiàn)搜索好像變神了。

不管是搜那種很虛的形容詞，還是很具體的某個(gè)極其冷門的直播場(chǎng)景，它好像能讀心一樣，啪一下就給你呈上來了。

那一瞬間，我真的感覺屏幕對(duì)面是不是坐了個(gè)懂我的活人。

理智告訴我，這背后，一定是技術(shù)的迭代。

沒錯(cuò)，這依然是我們熟悉的 AI 大模型在搞事情。

最近快手技術(shù)團(tuán)隊(duì)搞了個(gè)大動(dòng)作，發(fā)了兩篇硬核論文，公開了他們的新一代工業(yè)級(jí)搜索技術(shù)。

論文地址我放評(píng)論區(qū)了，感興趣的可以下載讀一讀。

名字聽起來挺高大上的：UniDex（統(tǒng)一語(yǔ)義倒排） 和 UniSearch（統(tǒng)一生成式搜索）。

這倆名字看著是不是挺勸退？

什么“倒排索引”、“語(yǔ)義建�！薄ⅰ吧墒健薄�

這些詞堆在一起，就像是把英文字母表重新排列組合了一遍，每個(gè)字都認(rèn)識(shí)，連在一起就想關(guān)網(wǎng)頁(yè)。

但不瞞你說，我硬著頭皮啃完這 2 篇名為《UniDex: Rethinking Search Inverted Indexing with Unified Semantic Modeling》和《UniSearch: Rethinking Search System with a Unified Generative Architecture》的論文，居然被燃到了。

因?yàn)檫@不僅僅是技術(shù)升級(jí)，這簡(jiǎn)直是把搜索系統(tǒng)的地基給扒了重蓋。

今天這篇文章，就是想帶你用最通俗易懂的方式，扒開這層技術(shù)外衣。

看看為什么現(xiàn)在的搜索能比你肚子里的蛔蟲還靈，以及快手這波操作到底牛在哪。

第一招：UniDex，給視頻發(fā)“身份證”

先說這個(gè) UniDex。它的核心任務(wù)是：找得準(zhǔn)、找得快。

在它出現(xiàn)之前，搜索引擎用了幾十年的核心機(jī)制叫倒排索引（Inverted Indexing）

這玩意兒是個(gè)啥呢？

舉個(gè)例子，你去了一個(gè)巨大的老式圖書館。

以前的管理員（老算法）特別死板，他手里只有一張寫著書名關(guān)鍵詞的卡片。

你想找一本關(guān)于“很多水的地方”的書，但他手里只有寫著“�！薄ⅰ昂印�、“湖”的卡片。

你搜“大�！�，他能找到；但如果你搜“很多水的地方”，他可能就懵圈了。

因?yàn)闀餂]這幾個(gè)字，這就叫表面上的詞匯重疊限制了能力。

這就導(dǎo)致了兩個(gè)問題：

1. 笨： 不懂意思，只認(rèn)字面。

2. 重： 為了能搜到更多詞，得設(shè)計(jì)一大堆同義詞擴(kuò)展、停用詞處理等人工規(guī)則，維護(hù)起來累死人。

而 UniDex，就像是換了一個(gè)過目不忘的天才管理員。

他不再死記硬背書名里的字了，他用了一種叫語(yǔ)義建模的方法。

簡(jiǎn)單說，就是給每一本書（視頻）都發(fā)了一個(gè)“語(yǔ)義身份證”（Semantic ID，簡(jiǎn)稱SID）。

這個(gè)身份證里記的不是字，而是意思。

論文里舉了個(gè)特別形象的例子：“Apple” 。

這個(gè)詞，可能是水果，可能是蘋果公司，甚至可能是一個(gè)唱片公司的名字 。

如果一個(gè)視頻里提到了 Google、Microsoft 和 Apple，雖然沒提“科技公司”這幾個(gè)字，但 UniDex 一眼就能看出它的語(yǔ)義身份證屬于“科技”這一類。也就是會(huì)把 Apple 認(rèn)為是蘋果公司。

當(dāng)你搜相關(guān)概念時(shí)，雖然字不一樣，但“身份證”是對(duì)得上的，它就能給你找出來。

這背后的技術(shù)原理叫“Model-based 倒排索引” 。

快手直接把地基換了！用模型生成的“語(yǔ)義ID”徹底取代了傳統(tǒng)的“關(guān)鍵詞”。

為了做到這一點(diǎn)，他們提出了一種名為“UniTouch”的技術(shù)，把查詢?cè)~和視頻都變成了離散的ID。

而且，他們用了一種很聰明的匹配策略叫“Max-Max”

啥意思呢？

就是一個(gè)視頻，只要有一個(gè)語(yǔ)義側(cè)面跟你的搜索意圖對(duì)上了，就能被撈出來。

這就像那個(gè)天才管理員，只要聽到你描述的任何一個(gè)特征（比如“雨里吃漢堡”），他就能瞬間反應(yīng)過來：“哦！你是要找那個(gè)！”

這帶來的好處是驚人的。

官方數(shù)據(jù)顯示，UniDex 讓倒排系統(tǒng)的響應(yīng)速度提升了 25% ，而且它還帶來了倒排召回視頻在精排透出占比提升25%+的增益，這意味著它能比傳統(tǒng)倒排多挖掘出四分之一的「漏網(wǎng)之魚」，讓那些原本因?yàn)闆]有關(guān)鍵詞匹配而被遺漏的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容重見天日。

同時(shí)，因?yàn)樗辉傩枰婺且淮蠖褋y七八糟的關(guān)鍵詞索引，大幅降低了系統(tǒng)存儲(chǔ)和計(jì)算資源。

這就像原本那個(gè)老管理員要戴著老花鏡翻半天卡片，現(xiàn)在這個(gè)天才管理員掃一眼就給你把書遞過來了，而且他還不用占那么大工位。

更絕的是，正如論文中這張對(duì)比圖所示，它在處理那些平時(shí)很難搜準(zhǔn)的「長(zhǎng)尾」冷門內(nèi)容時(shí)簡(jiǎn)直是降維打擊，直接把結(jié)果的稀缺率（RRS）打下來了，讓點(diǎn)擊率（CTR）蹭蹭往上漲，這效果比優(yōu)化熱門搜索還要顯著得多。

第二招：UniSearch，像主廚一樣“現(xiàn)做”

再說第二招：UniSearch。

這一招主要用在直播搜索里。

直播搜索有個(gè)大難題：它變得太快了。

你在那一秒搜的時(shí)候，主播可能剛開始唱歌，下一秒他可能就開始帶貨了。

傳統(tǒng)的搜索是“拼接”出來的——先召回一堆，再粗排，再精排。

這就像做菜。

老算法是：A負(fù)責(zé)買菜，B負(fù)責(zé)切菜，C負(fù)責(zé)炒菜。

結(jié)果A買回來的是魚，B按牛肉的方法切了，C按炒青菜的方法炒了。

大家各干各的，最后端出來的菜（搜索結(jié)果），味道總差點(diǎn)意思。

而 UniSearch，搞了個(gè)真端到端。

它就像是一個(gè)全能主廚，從買菜到上桌，一個(gè)人（一個(gè)模型）全包了。

它把“視頻編碼”和“搜索生成”放在一個(gè)框架里訓(xùn)練。

當(dāng)你輸入搜索詞，UniSearch 不是去倉(cāng)庫(kù)里翻找，而是直接生成出它認(rèn)為最適合你的那個(gè)直播間的語(yǔ)義ID，緊接著通過動(dòng)態(tài)Trie樹索引找到對(duì)應(yīng)直播間。

這就更神了。

為了讓這個(gè)主廚更懂食客口味，快手還引入了強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

簡(jiǎn)單說，就是根據(jù)用戶的真實(shí)反饋（看了多久、有沒有進(jìn)直播間），實(shí)時(shí)調(diào)整主廚的手藝。

效果也是立竿見影：近 2 年最大直播間進(jìn)間數(shù)收益（+3.31%），標(biāo)志了直播搜索質(zhì)量的有效提升。

他們也對(duì)進(jìn)間次數(shù)進(jìn)行了下探，發(fā)現(xiàn) 58.73% 的提升來自新用戶，占總增量一半以上。這表明 UniSearch 返回的結(jié)果對(duì)不熟悉平臺(tái)的新用戶具有更強(qiáng)的吸引力，具有潛在的拉新能力。

這也意味著，AI 真的幫用戶發(fā)現(xiàn)了他們當(dāng)下最想看的那個(gè)直播間。

這意味著什么？

這一套組合拳打下來，我最大的感受是：

工業(yè)級(jí)搜索，正在經(jīng)歷一場(chǎng)去文字化的革命。

以前我們認(rèn)為搜索就是“字”對(duì)“字”的匹配。

但快手這套 UniDex & UniSearch 告訴我們，搜索的本質(zhì)是“意圖”對(duì)“內(nèi)容”的共鳴。

而且，越是那種長(zhǎng)尾的、冷門的、以前很難搜出來的東西，UniDex和 UniSearch 的提升效果越明顯。

數(shù)據(jù)顯示，對(duì)于那些極少被搜到的“長(zhǎng)尾查詢”，UniDex 的相關(guān)性結(jié)果稀缺率大幅下降，點(diǎn)擊率顯著提升。

也就是說，不管你搜的東西多偏門，它都能懂你。

對(duì)于我們普通用戶來說：

那種“搜了個(gè)寂寞”的時(shí)刻會(huì)越來越少。

你不用再費(fèi)勁心思去想“關(guān)鍵詞”了，你只需要表達(dá)你的想法。

哪怕是很抽象的描述，算法也能通過語(yǔ)義ID精準(zhǔn)定位到你想要的內(nèi)容。

對(duì)于行業(yè)來說：

這是一次教科書級(jí)別的降本增效示范。

大家都在喊 AI 落地，但很多時(shí)候 AI 是錦上添花甚至畫蛇添足，增加了成本卻沒帶來多少收益。

但快手證明了，把底層的地基用 AI 重構(gòu)，不僅能讓系統(tǒng)跑得快 25%（降本），還能實(shí)打?qū)嵉貛順I(yè)務(wù)增長(zhǎng)（增效）。

這才是真正的工業(yè)級(jí)——不是PPT上的炫技，而是真金白銀的效率提升。

我發(fā)現(xiàn)很多人總覺得 AI 大模型離自己很遠(yuǎn)。

但其實(shí)，它正在悄悄滲透進(jìn)我們每一次“下拉刷新”、每一次“點(diǎn)擊搜索”里。

沒有這些算法的進(jìn)化，在信息爆炸的今天，我們面對(duì)的可能不是豐富，而是混亂。

最后，你可以再回頭，看看文章開頭那個(gè)讓你云里霧里的技術(shù)名詞。

結(jié)合我今天的大白話拆解，是不是感覺，好像，也沒那么天書了？

懂了的朋友，評(píng)論區(qū)扣個(gè)1，讓我看看這屆讀者的含金量。

如果還有哪里不明白，我們?cè)谠u(píng)論區(qū)繼續(xù)聊~

技術(shù)雖然高冷，但它的終點(diǎn)，永遠(yuǎn)是更好的體驗(yàn)。

能看到這里的都是真愛粉！

如果覺得這篇解讀對(duì)你有啟發(fā)，隨手點(diǎn)個(gè)贊、在看、轉(zhuǎn)發(fā)三連吧~

如果想第一時(shí)間看我拆解最新 AI 技術(shù)，也可以給我個(gè)星標(biāo)?

謝謝你耐心看完我的文章~