解读优酷视频多级多模态搜索引擎的关键技术

发布于:2020 年 6 月 11 日 09:00

解读优酷视频多级多模态搜索引擎的关键技术

优酷在文本搜索系统的基础上,不断探索视频搜索的方案,在多模态输入、多级多模态索引、跨模态检索上做了大量工作,本次分享将揭开优酷多模态图引擎的面纱。

背景

随着智能手机及移动互联网的快速发展,人们接触到的多模态数据不管是数量还是类别都在飞速增长。

解读优酷视频多级多模态搜索引擎的关键技术

优酷作为视频平台,拥有海量 OGC、UGC 视频内容,而视频内容数据是高维度多模态数据,有标题、简介、评论等文本信息,有视频帧的图像信息,有声音,也有连贯的动作视频片段。传统的基于倒排索引的搜索引擎只适合检索文本信息,对于多媒体内容检索能力不足。

为了让用户更便捷地找到多媒体内容,增加多模态搜索能力,优酷视频搜索团队设计并研发了多级多模态搜索引擎(MMS),可以提供分布式大规模多层级多模态索引能力,低延时跨模态级联检索能力,多层级检索、融合、排序能力。

系统概况

解读优酷视频多级多模态搜索引擎的关键技术

MMS 基于阿里平台的 Hippo(在线服务调度)、SAP(应用服务框架)等基础设施开发部署,主要在索引结构、检索控制、执行框架、部署等方面做了系统设计和选型。

关键技术

1 分布式多级多模态索引结构设计

每层级独立构建分布式索引,索引类型包括倒排及向量索引。以视频、帧(图片)、人脸为例,索引结构如下:

解读优酷视频多级多模态搜索引擎的关键技术

视频、帧、人脸存在层级关系;同时帧图片及人脸都有表征向量建的向量索引,支持亿级别规模,分 10 个分片,Top10 的召回率 90% 以上。

2 检索调度

MMS 的复杂性在于其在线检索逻辑,即在支持层级及多模态 query 输入的基础上,如何控制跨层级、跨模态的检索。通过定义标准的跨层级和跨模态准则,根据用户的输入形成在线检索逻辑。

基本的检索流程如下图:

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由 multi-call 进行多层级、多模态扩展查询逻辑,其中关键是多级、跨模态的扩展查询逻辑。

1)跨层级

跨层级的检索由用户输入的层级作为起始检索点,用户想要的输出作为终点作为扩展,系统具有自适应推理能力。

2)跨模态

跨模态检索会有两种形式的解决方案,使用不同场景,索引构建前,不同模态数据做统一表征,映射到统一空间,在线进行向量检索,此处内容表征的占主要,MMS 主要解决是在文本、向量间进行跨模态检索。

3 图化执行引擎

复杂检索逻辑及低延迟服务能力要求,需要有高效的执行框架,图化执行引擎具备最大限度并行能力。同时对算子进行抽象,可以更自由编排及复用。

MMS 选择 Suez 图化执行引擎,采用 DAG 执行引擎 + 业务逻辑算子的实现方式。

4 通用性算子实现

搜索逻辑中会设计 query parser、merge、sort 通用逻辑,基于图化执行引擎接口实现通用算子:

1)query parser 算子负责解析请求,查询串使用简单文本方式,相对于 pb/binary 方式,可视化的查询串更加直观,同时查询语法简单且强大。查询串支持查询文本查询,向量查询,或者同时有两者,支持高级语法,可以控制的查询参数粗排精排等;

2)merge 融合多层级 doc,补全所需要的正排、summary 信息;

3)sort 是搜索排序逻辑,排序后选取 Top N 返回;

4)result 是结果返回和处理逻辑,基于查询使用文本方式,我们希望结果也是直接可视化,所以在构建结果的时候支持了 json/xml,同时为了兼顾性能,我们也支持 protobuf 的返回格式,同时还加入 snappy/lz4 方式压缩,使返回结果集更小,传输效率更高;为了方便调试,我们加入了调试参数,可以保存聚合调试参数,输出引擎内部的调试内容。

产品应用

1 优酷智能搜索

采用 MMS 对视频、帧、元素(人物、动作)等多级内容进行索引,召回出视频解构后的信息,可以实现定帧播放,支持用户对于精准视频内容片断的需求。

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2 以图搜剧

用户可以通过拍照、上传图片搜索人物及节目、相似画面的视频。输入态丰富为图像,召回系统采用 MMS,既具备传统的通过人脸识别后用人名召回节目,又可直接通过图片向量进行召回。

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总结 & 展望

多媒体信息不断丰富,直播、小视频等相关应用增长迅猛,5G 移动通信技术的进一步普及,多媒体信息的生产、传播将会持续爆发式增长。人工智能技术日臻成熟,对于多模态内容理解、表征会进一步加强。多模态的人机交互体现会渗透到生活、生产各个环节。多级多模态的检索能力是必须要面临的核心问题。

优酷的多级多模态搜索引擎(MMS)提供了低延迟的跨模态、跨层级搜索能力,支持大规模多模态的索引。在视频分发、视频创作中都有着十分关键的应用场景。MMS 技术在更多的智能交互场景也将发挥更广泛的应用场景。

作者介绍:阿里文娱开发专家 崇懿,阿里文娱开发专家 慧善

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