短視頻與直播的興起，正推動搜索技術進入一個全新發展階段。傳統搜索模式已難以適應多模態內容、實時交互場景與自然語言查詢的需求，一場以語義理解與生成式架構為核心的搜索革命正在展開。快手搜索團隊通過重構底層技術框架，探索出適應新內容生態的工業級搜索解決方案。

傳統搜索系統以“詞”為核心單元，通過倒排索引實現文本匹配。這種模式在靜態網頁時代效果顯著，但面對短視頻、直播等動態內容時暴露出明顯局限。用戶搜索“適合新手的健身教程”時，不僅需要文字匹配，更期待系統理解“動作難度適中”“講解清晰”等隱含需求。傳統方法依賴人工擴展同義詞、歸一化實體等規則，導致系統復雜度呈指數級增長，卻仍難以處理長尾查詢與多模態內容。

快手提出的UniDex技術體系，通過語義ID重構倒排索引機制。該方案將視頻內容與用戶查詢編碼為離散語義向量，形成可計算的“語義格子”。例如，一段健身視頻會被分解為動作類型、難度等級、場景特征等語義維度，用戶查詢同樣被映射至相同語義空間。當搜索“零基礎瑜伽入門”時，系統不再機械匹配關鍵詞，而是通過語義相似度召回符合要求的視頻。實驗數據顯示，該方案在核心指標上實現兩位數提升，響應速度提高25%，同時降低存儲與算力消耗。

針對直播場景的強時效性需求，快手研發的UniSearch架構采用端到端生成模式。傳統搜索系統通常包含召回、粗排、精排等多級鏈路，各模塊獨立優化導致整體效率受限。UniSearch將整個流程統一為生成式框架：編碼器接收用戶查詢與上下文信息，解碼器直接輸出語義ID序列，對應實時更新的直播間列表。動態Trie樹結構確保生成結果始終指向有效直播間，避免傳統方法因數據延遲導致的匹配失效問題。

該架構的創新性體現在訓練范式與優化機制。系統通過強化學習持續接收用戶行為反饋，將點擊率、停留時長等指標轉化為獎勵信號，動態調整生成策略。這種在線偏好學習機制使模型能夠捕捉用戶真實意圖，而非僅依賴離線標注數據。在直播搜索場景中，新架構使直播間進入次數提升3.31%，用戶改寫查詢次數下降0.38%，其中58.73%的增量來自新用戶，證明系統在冷啟動場景下的有效性。

技術演進呈現三大趨勢：首先，語義理解取代關鍵詞匹配成為核心能力，模型通過多模態特征提取實現跨形態內容關聯；其次，生成式架構逐步統一傳統級聯系統，端到端優化提升整體效率；最后，在線學習機制使搜索系統具備自我進化能力，用戶行為數據直接驅動模型迭代。這些創新不僅優化了搜索體驗，更為內容分發平臺構建起技術護城河。

在快手生態中，UniDex與UniSearch已形成互補技術矩陣。前者支撐綜合搜索等基礎場景，后者專注直播等動態內容分發。數據顯示，新架構在保持算力成本穩定的前提下，顯著提升搜索轉化效率與用戶滿意度。這種技術范式突破為多模態內容平臺提供了可復制的解決方案，預示著搜索技術正從工具屬性向智能服務演進。