主要观点总结
本文详细阐述了视频搜索排序框架的重大变革，特别是在大模型技术驱动下，如何从传统的多阶段级联框架逐步演变为更高效、灵活的端到端排序框架。文章讨论了传统视频搜索排序架构的挑战，如架构功能解耦、系统效能提升和端到端架构的演进等问题，并给出了相应的解决方案。
关键观点总结
关键观点1: 背景介绍
文章首先介绍了随着信息技术的迅猛发展，搜索引擎作为获取信息的主要途径，其背后的技术架构也在不断演进。特别是在大模型技术需求的驱动下，视频搜索排序框架正在发生重大变革。
关键观点2: 目标和挑战
文章明确了对视频搜索排序架构的目标和挑战，即以大模型技术为主线，打造高性能、扩展灵活的视频搜索排序框架，同时完成存量排序系统的熵减治理，以大幅度提升排序系统的系统能力，降低系统长期运营治理成本。
关键观点3: 核心问题和解决方案
文章指出了视频搜索排序架构面临的核心问题，包括架构功能解耦、系统效能提升和端到端架构的演进等，并给出了相应的解决方案，如深度重构核心排序模块、采用支持串行、并行和数据并行的灵活框架、构建全局视角的弹性算力分配控制中心等。
关键观点4: 系统分层优化和Rankflow框架引入
文章介绍了对视频搜索核心排序功能进行重新分层设计的思想，以及引入Rankflow框架的方式，以提升系统性能和灵活性。
关键观点5: 未来展望
文章最后总结了当前视频搜索排序框架的演进情况，并展望了未来的研究方向，如视频搜索如何更好提供RAG搜索增强功能，如何实现视频与通搜端到端融合等。
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