核心观点 - 公司提出业界首个工业级部署的电商搜索端到端生成式框架OneSearch 成功替代传统级联架构 显著提升搜索效果和效率 [1][4][6] 技术架构创新 - 采用关键词增强层次量化编码模块 通过RQ-OPQ编码方案从纵横两个维度建模商品特征 生成具备丰富语义层次的智能身份证 [2] - 引入多视角用户行为序列注入策略 捕捉用户近期偏好与长期兴趣 构建区分性用户标识 [2] - 开发偏好感知奖励系统 结合多阶段监督微调与自适应奖励强化学习机制 捕捉细粒度用户偏好信号 [2] 性能表现 - 离线实验显示所有指标显著优于传统系统 在线部署后订单量提升3.22% 买家数增长2.4% [4] - 最佳版本OneSearch RM在关键指标表现突出：商品点击率提升1.67% 页面浏览量点击率提升3.14% 页面浏览量转化率提升1.78% 购买量提升2.40% [5] - 人工评估显示页面整体满意度提升0.84%-1.03% 商品质量提升1.69%-2.12% [6] - 系统效率大幅优化：机器计算效率相对提升8倍 线上推理成本降低75.40% [5] 特殊场景优势 - 在冷启动场景下表现尤为突出 效果明显优于常规场景 能有效应对长尾用户和新上架商品的排序挑战 [6] 行业影响与未来规划 - 标志着生成式模型首次在大规模工业场景中完整替代传统搜索链路 为电商搜索技术发展指明方向 [4][6] - 相关技术突破已发表在RecSys、CIKM、KDD等国际顶级会议 [6] - 未来将探索在线实时编码方案 引入更强大强化学习机制 结合图像视频等多模态特征提升模型效果 [6]