快手全新「檢索數(shù)據(jù)引擎」CroPS 入選AAAI 2026 Oral

短視頻搜索業(yè)務(wù)是向量檢索在工業(yè)界最核心的應(yīng)用場景之一。然而，當(dāng)前業(yè)界普遍采用的“自強化”訓(xùn)練范式過度依賴歷史點擊數(shù)據(jù)，導(dǎo)致系統(tǒng)陷入信息繭房，難以召回潛在相關(guān)的新鮮內(nèi)容。針對當(dāng)前挑戰(zhàn)，快手搜索團隊提出了CroPS框架，從根源上打破數(shù)據(jù)閉環(huán)。目前，CroPS已在快手搜索業(yè)務(wù)中實現(xiàn)全量部署，服務(wù)億級用戶。

本工作相關(guān)成果《CroPS: Improving Dense Retrieval with Cross-Perspective Positive Samples in Short-Video Search》已被人工智能頂級會議AAAI 2026 Oral接收。

為了打破數(shù)據(jù)邊界，CroPS 框架構(gòu)建了一個包含三個維度的正樣本增強引擎，分別利用用戶換Query行為、推薦系統(tǒng)反饋以及大語言模型（LLM）的世界知識，來全方位地豐富語義空間。圍繞這一目標(biāo)，CroPS 分別從查詢行為、系統(tǒng)反饋和外部知識三個層面展開。

在真實的搜索場景中，用戶往往難以一次性精準(zhǔn)表達意圖。當(dāng)用戶輸入查詢詞A 卻未能找到滿意結(jié)果時，通常會進行查詢重構(gòu)，輸入語義相關(guān)但表述不同的查詢詞B。CroPS 通過分析用戶在短時間窗口內(nèi)的改寫序列，將改寫后獲得的成功點擊回流給原始查詢，利用用戶的修正行為來糾正模型的語義偏差。

推薦系統(tǒng)擁有海量用戶消費數(shù)據(jù)，其算法機制天然傾向于發(fā)散和探索。CroPS 建立了一套跨系統(tǒng)的信號橋接機制：對于同一個用戶，如果他在推薦信息流中深度消費了某個視頻，且該視頻在語義上與用戶近期的搜索詞高度相關(guān)，該視頻就會被引入作為搜索模型的正樣本。

當(dāng)平臺現(xiàn)有的內(nèi)容庫或日志無法覆蓋某些長尾、復(fù)雜查詢時，CroPS 引入大語言模型（LLM）作為虛擬檢索器和內(nèi)容生成器，利用 One-shot Prompting 策略生成高質(zhì)量合成樣本，將外部世界的常識與邏輯蒸餾進檢索模型中。

在多源正樣本被引入之后，如何讓模型有效利用這些信號，同樣成為訓(xùn)練階段的關(guān)鍵。HLA 的核心是解決 CroPS 多源正樣本的可靠性差異問題，通過為樣本分配分層標(biāo)簽，讓模型能夠?qū)W習(xí)更細粒度的相關(guān)性。H-InfoNCE 在訓(xùn)練時，將當(dāng)前樣本與標(biāo)簽嚴(yán)格低于它的所有樣本進行對比，使學(xué)習(xí)目標(biāo)與 HLA 的層級邏輯完全對齊。

這一系列設(shè)計共同構(gòu)成了 CroPS 在工業(yè)檢索場景中的完整解決方案。CroPS 證明了在工業(yè)檢索系統(tǒng)中，正樣本增強是緩解信息繭房問題的有效鑰匙。未來，快手搜索團隊將進一步探索 CroPS 與生成式檢索（Generative Retrieval）方法的融合，持續(xù)挖掘大規(guī)模語言模型在搜索全鏈路中的潛力。