論文の概要: OneSearch-V2: The Latent Reasoning Enhanced Self-distillation Generative Search Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24422v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 15:33:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.36277
• Title: OneSearch-V2: The Latent Reasoning Enhanced Self-distillation Generative Search Framework
• Title（参考訳）: OneSearch-V2: 自己蒸留生成検索フレームワークの拡張
• Authors: Ben Chen, Siyuan Wang, Yufei Ma, Zihan Liang, Xuxin Zhang, Yue Lv, Ying Yang, Huangyu Dai, Lingtao Mao, Tong Zhao, Zhipeng Qian, Xinyu Sun, Zhixin Zhai, Yang Zhao, Bochao Liu, Jingshan Lv, Xiao Liang, Hui Kong, Jing Chen, Han Li, Chenyi Lei, Wenwu Ou, Kun Gai,
• Abstract要約: Generative Retrieval (GR) は現代の検索システムにとって有望なパラダイムである。 OneSearchは、産業規模で展開されたジェネレーティブ検索フレームワークとして、商業的および運用上の大きなメリットをもたらしている。 自己蒸留型生成検索フレームワークである textbfOneSearch-V2 を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.83974943844478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Retrieval (GR) has emerged as a promising paradigm for modern search systems. Compared to multi-stage cascaded architecture, it offers advantages such as end-to-end joint optimization and high computational efficiency. OneSearch, as a representative industrial-scale deployed generative search framework, has brought significant commercial and operational benefits. However, its inadequate understanding of complex queries, inefficient exploitation of latent user intents, and overfitting to narrow historical preferences have limited its further performance improvement. To address these challenges, we propose \textbf{OneSearch-V2}, a latent reasoning enhanced self-distillation generative search framework. It contains three key innovations: (1) a thought-augmented complex query understanding module, which enables deep query understanding and overcomes the shallow semantic matching limitations of direct inference; (2) a reasoning-internalized self-distillation training pipeline, which uncovers users' potential yet precise e-commerce intentions beyond log-fitting through implicit in-context learning; (3) a behavior preference alignment optimization system, which mitigates reward hacking arising from the single conversion metric, and addresses personal preference via direct user feedback. Extensive offline evaluations demonstrate OneSearch-V2's strong query recognition and user profiling capabilities. Online A/B tests further validate its business effectiveness, yielding +3.98\% item CTR, +3.05\% buyer conversion rate, and +2.11\% order volume. Manual evaluation further confirms gains in search experience quality, with +1.65\% in page good rate and +1.37\% in query-item relevance. More importantly, OneSearch-V2 effectively mitigates common search system issues such as information bubbles and long-tail sparsity, without incurring additional inference costs or serving latency.
• Abstract（参考訳）: Generative Retrieval (GR) は現代の検索システムにとって有望なパラダイムである。 多段階のカスケードアーキテクチャと比較して、エンドツーエンドのジョイント最適化や高い計算効率といった利点がある。 OneSearchは、産業規模で展開されたジェネレーティブ検索フレームワークとして、商業的および運用上の大きなメリットをもたらしている。 しかし、複雑なクエリの理解が不十分で、潜伏したユーザ意図の非効率な利用や、狭義の履歴的嗜好への過度な適合は、そのさらなるパフォーマンス向上を妨げている。 これらの課題に対処するため,本研究では,自己蒸留型生成検索フレームワークである「textbf{OneSearch-V2}」を提案する。 1)深いクエリ理解を可能にし,直接推論の浅いセマンティックマッチング制限を克服する,複雑なクエリ理解モジュール,(2)暗黙のインコンテキスト学習によるログ適合以外の,ユーザの潜在的かつ正確なEコマース意図を明らかにする推論内部の自己蒸留訓練パイプライン,(3)単一変換基準から生じる報酬ハッキングを軽減し,直接的なユーザフィードバックを通じて個人的嗜好に対処する行動嗜好調整システム,の3つの重要なイノベーションが含まれている。 大規模なオフライン評価は、OneSearch-V2の強力なクエリ認識とユーザプロファイリング機能を示している。 オンラインA/Bテストは、そのビジネス効果をさらに検証し、+3.98\%アイテムCTR、+3.05\%バイヤー変換率、+2.11\%オーダーボリュームを得る。 手動による評価により、検索エクスペリエンスの質がさらに向上し、ページのクオリティは+1.65\%、クエリとイテムの関連性は+1.37\%となる。 さらに重要なことは、OneSearch-V2は、追加の推論コストやレイテンシーを発生させることなく、情報バブルや長いテール間隔などの一般的な検索システムの問題を効果的に軽減する。

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