短视频与直播的兴起，正推动搜索技术进入一个全新发展阶段。传统搜索模式已难以适应多模态内容、实时交互场景与自然语言查询的需求，一场以语义理解与生成式架构为核心的搜索革命正在展开。快手搜索团队通过重构底层技术框架，探索出适应新内容生态的工业级搜索解决方案。
传统搜索系统以“词”为核心单元，通过倒排索引实现文本匹配。这种模式在静态网页时代效果显著，但面对短视频、直播等动态内容时暴露出明显局限。用户搜索“适合新手的健身教程”时，不仅需要文字匹配，更期待系统理解“动作难度适中”“讲解清晰”等隐含需求。传统方法依赖人工扩展同义词、归一化实体等规则，导致系统复杂度呈指数级增长，却仍难以处理长尾查询与多模态内容。
快手提出的UniDex技术体系，通过语义ID重构倒排索引机制。该方案将视频内容与用户查询编码为离散语义向量，形成可计算的“语义格子”。例如，一段健身视频会被分解为动作类型、难度等级、场景特征等语义维度，用户查询同样被映射至相同语义空间。当搜索“零基础瑜伽入门”时，系统不再机械匹配关键词，而是通过语义相似度召回符合要求的视频。实验数据显示，该方案在核心指标上实现两位数提升，响应速度提高25%，同时降低存储与算力消耗。
针对直播场景的强时效性需求，快手研发的UniSearch架构采用端到端生成模式。传统搜索系统通常包含召回、粗排、精排等多级链路，各模块独立优化导致整体效率受限。UniSearch将整个流程统一为生成式框架：编码器接收用户查询与上下文信息，解码器直接输出语义ID序列，对应实时更新的直播间列表。动态Trie树结构确保生成结果始终指向有效直播间，避免传统方法因数据延迟导致的匹配失效问题。
<该架构的创新性体现在训练范式与优化机制。系统通过强化学习持续接收用户行为反馈，将点击率、停留时长等指标转化为奖励信号，动态调整生成策略。这种在线偏好学习机制使模型能够捕捉用户真实意图，而非仅依赖离线标注数据。在直播搜索场景中，新架构使直播间进入次数提升3.31%，用户改写查询次数下降0.38%，其中58.73%的增量来自新用户，证明系统在冷启动场景下的有效性。
技术演进呈现三大趋势：首先，语义理解取代关键词匹配成为核心能力，模型通过多模态特征提取实现跨形态内容关联；其次，生成式架构逐步统一传统级联系统，端到端优化提升整体效率；最后，在线学习机制使搜索系统具备自我进化能力，用户行为数据直接驱动模型迭代。这些创新不仅优化了搜索体验，更为内容分发平台构建起技术护城河。
在快手生态中，UniDex与UniSearch已形成互补技术矩阵。前者支撑综合搜索等基础场景，后者专注直播等动态内容分发。数据显示，新架构在保持算力成本稳定的前提下，显著提升搜索转化效率与用户满意度。这种技术范式突破为多模态内容平台提供了可复制的解决方案，预示着搜索技术正从工具属性向智能服务演进。
