电商搜索技术架构创新 - 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 取代传统"召回-粗排-精排"级联架构 解决商品描述混乱、相关性差、冷启动等痛点 [1] - 框架包含三大创新模块：关键词增强层次量化编码(KHQE)实现商品特征纵横向建模 多视角用户行为序列注入策略捕捉长短期兴趣 偏好感知奖励系统(PARS)结合微调与强化学习机制 [2] 性能提升数据表现 - 离线及在线实验显示订单量提升3.22% 买家数增长2.4% 生成式模型首次完整替代传统搜索链路 [4] - 具体指标表现：最佳版本在商品点击率(Item CTR)提升1.67% 页面浏览量点击率(PV CTR)提升3.14% 页面浏览量转化率(PV CVR)提升1.78% 购买转化(Buy)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% 查询-商品相关性显著优化 [6] 系统效率与成本优化 - 机器计算效率(MFU)相对提升8倍 线上推理成本(OPEX)降低75.40% 资源利用效率大幅优化 [5] - 冷启动场景表现尤为突出 有效应对长尾用户和新上架商品的排序挑战 [6] 技术影响与未来方向 - 相关技术突破已发表在RecSys、CIKM、KDD等国际顶级会议 引发业界广泛关注 [6] - 后续将探索在线实时编码方案 引入更强强化学习机制 结合图像视频等多模态特征提升模型效果 [6]