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效果、性能双突破 ,快手OneSug端到端天生式框架入选AAAI 2026

2026-01-22 17:18:36
泉源:

猫眼影戏

作者:

张永利

手机审查

  猫眼影戏记者 丁勤 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

当你在电商平台搜索“苹果” ,系统会推荐“水果”照旧“手机”?或者直接跳到某个品牌旗舰店?短短一个词 ,背后承载了完全差别的购置意图。而推荐是否精准 ,直接影响用户的搜索体验 ,也影响平台的转化效率。

盘问推荐(Query Suggestion)是现代电商搜索系统中的要害功效 ,通过在用户输入历程中实时推荐相关盘问 ,资助用户快速明确意图 ,提升搜索体验与转化效率。古板要领通常接纳多阶段级联架构(MCA) ,虽然在效率与效果之间取得了一定平衡 ,但由于各阶段目的纷歧致、长尾盘问召回难题等问题 ,限制了系统性能的进一步突破。

基于上述问题 ,快手在业界首次提出端到端的天生式统一盘问推荐框架 ——OneSug ,乐成将召回、粗排、精排等多个阶段统一在一个天生模子中 ,显著提升了推荐效果与系统效率 ,在快手电阛阓景中实现了营业指标与用户体验的双重提升。

本事情相关效果《OneSug: The Unified End-to-End Generative Framework for E-commerce Query Suggestion》已被人工智能顶级聚会 AAAI 2026 吸收。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2506.06913

一、研究配景

古板盘问推荐系统通常接纳多阶段级联架构 ,依次举行召回、粗排和精排。只管该架构在响应时间与转化率之间实现了一定平衡 ,但也带来了显着的局限性:

级联式框架(召回 -> 粗排 -> 排序) ,前一链路性能决议下一链路上限;召回、排序疏散手艺迭代范式 ,全链路统一目的优化难;长尾前缀由于缺乏历史行为数据 ,难以召回高质量 Query。

近年来 ,天生式检索(Generative Retrieval)因其强盛的语义明确与天生能力 ,在推荐与搜索领域展现出重大潜力。然而 ,现有要领多聚焦于视频推荐 ,其实质上是一个开集到开集的使命 ,难以直接应用于输入输出都是开放词表的的盘问推荐场景。

二、要领简介:OneSug 的三大焦点?

针对上述问题 ,快手提出了 OneSug 模子 ,整体架构如上图所示 ,主要包括 3 个部分:

(1)Prefix-Query 表征增强?椋≒refix2Query Representation Enhancement)

(2)统一的 Enc-Dec 天生架构(Unified Encoder-Decoder Architecture)

(3)用户行为偏好对齐(User Preference Alignment)

1. Prefix-Query 表征增强?

Sug 场景下 ,用户输入的前缀往往较短且意图模糊(如 “苹果” 可指水果或品牌)。为此 ,快手提出的解决方法分为 2 个部分。

语义与营业空间对齐:以 BGE 作为 base 模子 ,同时引入用户真实的 prefix2query、query2query 数据 ,使用比照学习对 BGE 举行微调 ,使其语义空间与快手电商的营业特征空间对齐。条理化语义 ID 天生:在对齐语义空间的基础上 ,引入 RQ-VAE ,为每个前缀和 Query 天生条理化的语义 ID。RQ-VAE 可将恣意文本映射为离散的语义 ID ,同时包管语义相近的 query 会被编码到相同的簇中。通过这种方法 ,关于任何一个用户输入的前缀 ,可以快速匹配到与其语义 ID 最靠近的 top-K 个相关 query ,作为增强上下文输入后续天生模子。

2. 统一的 Enc-Dec 天生架构

OneSug 的天生架构基于 Enc-Dec 结构 ,并直接通过自回归(Autoregressive)方法天生用户最有可能点击的 Query。

该模子的输入包括四个要害部分:

(1)用户目今输入前缀(如 “智能手机”)

(2)由 PRE ?樵銮康南喙嘏涛市蛄校ㄈ “智能手机性价比 2025”)

(3)用户历史行为序列(如已往搜索的 “蓝牙耳机”、“手机壳” 等)

(4)用户画像信息

输出即为模子天生的 Query 列表(如 “智能手机推荐 2025”、“智能手机性价比排行”)。

3. 用户行为偏好对齐(RWR)

3.1 用户偏好量化

3.2 混淆排序框架奖励加权偏好优化

古板的 DPO 使用 < 正样本 ,负样本 > 对举行训练 ,但默认两者一律主要。这在营业场景中是不对理的 ,由于区分 “点击” 和 “曝光” 的难度远小于区分 “点击” 和 “随机负样本”。

RWR 的焦点头脑是凭证正负样本之间的奖励差别 ,为差别的样本对付与差别的学习权重?焓止菇司胖掷嘈偷难径裕ㄈ

)。关于每一对样本 ,盘算其奖励差别权重 rwΔ:

3.3 混淆排序框架

为了战胜古板 Pairwise 范式的 DPO 在全局排序能力上的局限性 ,快手引入了一种混淆排序框架。该框架将 listwise 范式的排序损失和 point-wise 范式的 sft loss 举行混淆 ,使得模子既能获得高效的排序能力 ,同时阻止 reward hacking 造成的天生能力下降。

Pairwise 范式对齐模子 ,在包括多个负样本的候选中无法学习到 “哪个是最好的”。受 Plackett-Luce 模子启发 ,快手设计了 Listwise 排序损失 ,关于正样本 ,让模子同时拉大它与所有负样本的奖励差别 ,迫使模子不但要知道正样本比负样本好 ,还要学会在负样本越多、越强的情形下 ,依然将正样本排在前面 ,从而直接优化列表的整体排序质量。

论文中划分提出了基于 Pairwise 和 ListWise 范式的混淆排序框架 ,同时在理论上证实晰 Pairwise 范式的对齐模子是 ListWise 的特殊情形。

三、实验效果

离线效果

在快手电阛阓景的大规模数据集上 ,OneSug 在 HR@16 和 MRR@16 指标上均显著优于古板多阶段系统与天生式基线模子。论文中同时提到 ,OneSug 不但适用于 Enc-Dec 结构的天生式模子 ,Decode-only 架构的模子同样适用 ,且具有更高的离线指标 ,由于现阶段的推理耗时约束暂时没有举行在线实验。

在线 A/B

OneSug 模子现在已在快手电商搜索场景下全量推全。在 AB 实验中 ,OneSug 大幅度提高了 Ctr、订单和 GMV 等指标 ,同时人工测评 GSB 指标也有很大幅度的提升。

在线推理

线上流程完全取代了召回 - 粗排 - 精排 ,使平均耗时降低了 43.2% ,为后续优化提供了富足的空间。

四、总结与展望

OneSug 是业界首个在电阛阓景中实现全流量安排的端到端天生式 Query 推荐系统 ,其统一建模方法显著提升了语义明确与个性化推荐的能力 ,为天生式模子在搜广推的落地提供了新范式。

未来 ,快手将进一步探索大语言模子在排序阶段的强化学习优化、实时更新等偏向 ,一连推动端到端天生式系统在推荐、广告等多营业场景中的普遍应用。

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责编:滕脉仓

审核:黎铿

责编:林雨霞

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