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短视频搜索营业是向量检索在工业界最焦点的应用场景之一 。然而 ，目今业界普遍接纳的「自强化」训练范式太过依赖历史点击数据 ，导致系统陷入信息茧房 ，难以召回潜在相关的新鲜内容 。
针对这一问题 ，快手搜索团队提出了一套全新的检索数据引擎 CroPS（Cross-Perspective Positive Samples） 。该要领通过引入用户换 Query 数据、推荐流数据以及大模子天生的天下知识 ，多视角富厚了正样本信号 ，并连系条理化标签分派（HLA）战略和 H-InfoNCE 损失函数 ，实现了对相关性的细腻化建模 。
现在 ，CroPS 已在快手搜索营业中实现全量安排 ，效劳亿级用户 。实测批注 ，该计划在具备极强的架构普适性的同时 ，显著提升了 CTR 与长播率 ，并有用降低用户换 Query 率 ，优化用户搜索体验 。
本事情相关效果《CroPS: Improving Dense Retrieval with Cross-Perspective Positive Samples in Short-Video Search》已被人工智能顶级聚会 AAAI 2026 Oral 吸收 。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2511.15443v1
配景
目今工业界主流的向量检索模子通常接纳比照学习范式举行训练 ，拉近 Query 与正样本在向量空间中的距离 ，同时推远与负样本的距离 ，从而学习内容相关性 。
然而 ，在绝大大都工业系统中 ，训练数据的正样本高度依赖历史曝光日志中的用户交互行为（如点击） ，导致「自强化」循环爆发 。
详细而言 ，模子倾向于检索与历史高频点击内容相似的视频 ，用户受限于展示效果 ，只能在有限内容中选择和反响 ，而这些反响又再次作为正样本进入下一轮训练 ，进一步强化了模子原有的偏好 。
这种机制不可阻止地引发了严重的样本误差 。一方面 ，大宗潜在相关但从未获得曝光时机的优质长尾内容 ，被系统性地扫除在正样本之外 ，甚至在随机负采样历程中被过失标记为负样本 。这种误差使模子的检索视野逐渐狭窄 ，搜索效果变得守旧且简单 。
另一方面 ，由于缺乏对新颖内容的探索能力 ，用户的搜索体验逐渐固化 ，难以在效果中获得惊喜或知足探索性需求 。
以往的学术研究多致力于刷新模子结构（如引入交互更重大的 Poly-Encoder）或优化负采样战略（如挖掘难题负样本） ，从而提升检索性能 。虽然这些要领在一定水平上增强了对已知内容的判别能力 ，但始终在历史曝光数据的界线内打转 ，无法从基础上缓解正样原泉源简单所带来的 “信息茧房” 效应 。
针对这一挑战 ，快手搜索团队提出了 CroPS 框架 ，从泉源上突破数据闭环 。CroPS 首次在业界引入「跨视角」的正样本信号 ，重塑了检索模子的训练图景 。
要领
多视角正样本增强引擎 CroPS
为了突破数据界线 ，CroPS 框架构建了一个包括三个维度的正样本增强引擎 ，划分使用用户换 Query 行为、推荐系统反响以及大语言模子（LLM）的天下知识 ，来全方位地富厚语义空间 。
1. 基于用户换 Query 行为的盘问级增强
在真实的搜索场景中 ，用户往往难以一次性精准表达意图 。当用户输入盘问词 A 却未能找到知足效果时 ，通；峋傩信涛手毓 ，输入语义相关但表述差别的盘问词 B 。若是用户在盘问词 B 的效果下爆发了深度交互 ，那么该交互视频在语义上极有可能是盘问词 A 的理想正样本 ，只管它从未在 A 的效果中获得足够的曝光 。
CroPS 敏锐地捕获到了这种「意图一连性」 。通太过析用户在短时间窗口内的改写序列 ，并使用轻量级语义判别器举行过滤 ，系统能够将改写后获得的乐成点击 “回流” 给原始盘问 ，使用用户的修正行为来纠正模子的语义误差 。
2. 突破搜推壁垒的系统级增强
推荐系统拥有海量用户消耗数据 ，并且其算法机制自然倾向于发散和探索 ，因此推荐流中的视频往往具有更富厚的多样性 。
CroPS 建设了一套跨系统的信号桥接机制：关于统一个用户 ，若是他在推荐信息流中深度消耗了某个视频 ，且该视频在语义上与用户近期的搜索词高度相关 ，该视频就会被引入作为搜索模子的正样本 。
通过这种跨系统的信号融合 ，搜索模子能够使用推荐系统的探索能力 ，将用户感兴趣但未自动搜索到的内容纳入召回视野 ，从而有用缓解简单系统带来的位置误差和曝光误差 。
3. 引入大模子的知识级增强
当平台现有的内容库或日志无法笼罩某些长尾、重大盘问时 ，纯粹依赖内部数据是无解的 。为此 ，CroPS 引入了大语言模子（LLM）作为「虚拟检索器」和「内容天生器」 ，使用 LLM 蕴含的富厚天下知识天生高质量合成样本 。
详细而言 ，系统接纳单样本提醒（One-shot Prompting）战略 ，让 LLM 饰演视频内容专家 ，针对特定盘问天生包括问题、形貌和标签的虚拟视频元数据 。将这些合成数据作为正样本 ，逊Й塔模子 ，相当于将外部天下的知识与逻辑 “蒸馏” 进检索模子中 。
这一要领使得模子在面临「冷门」或「从未见过」的搜索 query 时 ，仍能够依附语义明确能力找到相关内容 ，从而彻底突破平台存量数据的限制 。
条理化标签分派 (HLA)
HLA 的焦点是解决 CroPS 多源正样本的「可靠性差别」问题 。差别泉源的正样本（好比：用户换 Query 后爆发互动的视频、推荐流中的视频）与用户真实需求的契合度各不相同 。若是一视同仁举行训练 ，模子可能难以捉住重点 。
因此 ，HLA 为样天职配「分层标签」 ，让模子能够识别样本的主要水平 ，从而学习更细粒度的相关性 ，更好方单合系统优化目的 。
详细来说 ，HLA 将样本划分为「正样内情关层级」和「负样本层级」 ，为后续训练提供「细粒度监视信号」 ，差别类型样本对应牢靠标签 ，详细如下：
H-InfoNCE 损失函数
古板的语义召回接纳的是 InfoNCE 举行优化 ，默认「样本只有正 / 负两种标签」 ，会逐个比照「单个正样本」和「对应的负样本」 ，无法区分 HLA 里「高标签正样本（如上图 Table 1 的标签 5）」和「低标签正样本（如上图 Table 1 的标签 3）」的条理化差别 。
而 H-InfoNCE 在训练时 ，将「目今样本」与「标签严酷低于它的所有样本」举行比照 。这不但突显了高优先级样本的主要性 ，也使学习目的与 HLA 的层级逻辑完全对齐 ，实现细粒度的语义区分 。例如：
若目今样本是「用户换 Query（标签 5）」 ，H-InfoNCE 会将其与「标签 ≤4 的所有样本（包括推荐正例、曝光未点击样本、负样本等）」 一起比照 ，强制模子学习「标签 5 样本与盘问的相似度 ，必需高于所有低标签样本」 。若目今样本是「曝光未点击样本（标签 3）」 ，则只需比照「标签 ≤2 的样本」 。
通过这种方法 ，模子能够逐步掌握「高标签样本更主要」的排序逻辑 。
H-InfoNCE 在这里通过样例标签矩阵、样本 mask 矩阵等获得了高效实现 。
实验效果
为了验证这一框架的有用性 ，团队构建了两类测试集 ，来权衡模子的召回率 Recall@100：
CT：用户点击测试数据集 ，即用户点击的视频作为正例；QR：用户换 Query 测试数据集 ，即用户换 Query 后消耗的视频作为正例 。
同时也引入了相关性标注测试数据集 ，以 NDCG@4 为监测指标 ，作为模子的相关性表征能力怀抱 。
离线实验
论文中主要较量了三类主流要领：
经典要领：BM25（概率排序基线）、NCE（古板比照学习）；神经网络要领：DPR（双编码器浓密检索）、ANCE（动态难负样本采样）、ADORE+STAR（NN 模子引入筛选负例）；负采样战略：TriSampler（基于样本的空间位置举行的负例采样）、FS-LR（多级别负标签战略） 。
在离线实验测试中 ，CroPS 相较于最强基线 FS-LR 在 CT 数据集上提升 9.5% ，在换 Query 测试集 QR 上提升 7.1% 。同时 NDCG@4 和 最强基线相当（67.4%->67.0%）
在线实验
在快手搜索的大规模 A/B 测试中 ，CroPS 带来了全方位的营业增添：
点击率（CTR）显著提升了 0.869% ，长播放率（LPR）提升了 0.483% ，批注召回的内容不但相关度高 ，并且内容质量足以吸引用户长时间驻留 。用户换 Query 率（RQR）下降了 0.646% ，意味着用户「一次搜对」的概率大幅增添 ，不再需要频仍替换搜索词来找到想要的内容 ，直接反应了用户搜索体验的质变 。
总结与展望
CroPS 证实晰在工业检索系统中 ，正样本增强是缓解「信息茧房」问题的有用钥匙 ，能够提升系统上限 。通过跨视角引入多样化信号 ，并连系细腻化优化战略 ，CroPS 乐成突破了自强化训练的界线 。
未来 ，快手搜索团队将进一步探索 CroPS 与天生式检索（Generative Retrieval）要领的融合 ，一连挖掘大规模语言模子在搜索全链路中的潜力 。
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