本文探讨了实时搜索中的信息检索挑战，提出了Uni-Retriever框架，通过知识蒸馏和对比学习实现高效检索。同时，介绍了基于嵌入式检索的电子商务搜索技术，提出了多模态检索系统Que2Eng，显著提升了搜索体验和相关性预测性能。实验结果表明，这些方法在多个平台上有效提高了检索效果。