如何使用 Rosetta Stone 工具统一 Tubi 内容管理系统

作为美国最受欢迎的免费电影电视流媒体服务，Tubi 致力于让人人都能免费观看来自全球的故事。2023 年 11 月，Tubi 的月活跃用户突破了 7400 万，这一成功的基石是优质的内容。

?Tubi 内容库有着能满足不同观众群体观看需求的 200,000 部电影和电视剧集，是全球最大的内容库。同时，Tubi 内容库每天都有来自众多第三方来源的更新，其中包含大量丰富的元数据。

如此庞大的内容量为我们有效地管理和理解内容提出了挑战，我们所知最有效的方法是通过统一不同的?ID?空间、将每个元数据与相应的内容进行准确匹配。为了使这种统一变得自动化，我们建立了?Rosetta Stone?系统。

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Rosetta Stone 是一个灵活的?ID 映射系统

为了保持在行业中的良好势头，Tubi 必须对其过于庞大的内容目录进行恰当的管理和维护。Rosetta Stone 所提供的内容管理方法是通过构建自适应映射能力，使其能够在不同的元数据空间之间无缝过渡。

这一灵活的?ID?映射系统使以下应用成为了可能：

· 统一跟踪和理解

建立一个标准化的 ID 空间对于监控和连接所有内容来说是至关重要的。标准化的 ID 空间是构建 Rosetta Stone 平台领域的基础，同时还影响着平台领域的各个方面，包括内容处理、分析、推荐、合作伙伴支付和全平台运营。

· 处理未识别的信息

我们经常会遇到缺失可识别内容 ID 的内容。在这样的情况下，自动匹配系统尤为重要，特别是在早期的数据清理阶段。由负责人手动查找 ID 既耗时又低效，我们的目标是希望最大限度地减少此类时间的投入，这样员工便可以专注于更有影响力的工作上。

· 资源利用的系统化映射

通过借助元数据、文本描述、图像、评论、人气评级和性能指标等丰富的资源，ID 空间之间的系统化映射使我们能够增强原内容的元数据；这一综合性方法有助于我们更好地理解内容，并优化推荐。

大型语言模型（LLMs）提供了新视角

基于一定的研究与分析，Tubi 选择了利用基于 Embedding 相似性排名的方法来解决 ID 匹配的问题；之前我们也尝试过其他技术方法来解决这些问题，但结果并不理想。

如今，大型语言模型（LLMs）的飞快发展为我们提供了可以有效匹配内容的新方式，并且产生的结果也很好。

LLM 技术将文本映射到统一的语义空间中，增强了跨不同 ID 空间的模糊匹配能力。同时，在分类和识别相似内容风格方面，LLM 技术的表现也很出色，可以通过将不同来源的文本识别为同一内容，弥补缺失的元数据，以准确地定位内容。

作为一个以产品为核心的公司，Tubi 旨在利用 LLMs 构建一套先进的内容元数据 Embedding 空间，以满足不同团队、不同用例的需求。

Rosetta Stone 运行工作流

我们可以通过以下三步了解 Rosetta Stone 运行工作流：

第一，我们创建了一个包含所有相关的内容并且包含 groundtruth ID 的 Embedding 库，下方图片展示了这一问题的组合特性，也是我们在构建集合时需要尤其谨慎的原因。然而，容纳更多的组合可以提高基于相似度分数分析、在有限候选集中进行 ID 最佳匹配的准确性和包容性。

第二，为了找到当前请求的匹配项 ID，我们根据可用数据创建一个和 Rosetta Stone Embedding DB 中同样 metadata 顺序的结构化字符串，字符用同一个 LLMs 生成对应的 Embedding。

第三，执行 K 近邻算法（KNN），从而在预先存储的 Embedding DB 中检索匹配的内容并按照相似度分数对其进行排序，相似度分数越高匹配正确性越高；并且，我们会一次返回多个匹配结果，以提高查询的召回率。

基于由 LLMs 支持的内容识别和匹配系统，我们利用一个对 Tubi 内容库具有非常广泛覆盖的第三方参考数据源（以下简称“参考数据”）作为标准 ID 空间，成功建立了统一的 ID 映射系统。我们还将生成的 ID 与多个内容丰富且广泛使用的第三方内容库的主键 ID 进行了匹配，得到的结果均具有比较高的准确性。

如何利用 Rosetta Stone 优化 Tubi 内容管理系统

Rosetta Stone 工具在 Tubi 产生了立竿见影的重大影响。最显著的是纠正了内容库中错误的参考数据 ID，对外语片、电影别名等不准确度较高的特定内容尤为有效。

在 Tubi，有几支团队（以及一些后端应用程序）依赖于基于参考 ID 统计数据进行工作。因此，如果参考信息不正确，其在上层应用程序所产生的负面影响面将会扩大。通过纠正参考 ID，我们使内容库变得更加准确和稳健，也使其他团队在使用基于参考的后续统计数据时更有信心。

Tubi 利用 Rosetta Stone 匹配第三方电影资源

Tubi 已完成多个第三方电影和电视节目商业数据库的整合，以补充缺失的信息并增强对内容的描述。虽然我们可以基于严格的匹配条件、将一些第三方结果与 Tubi 现有内容库进行匹配，但仍存在许多第三方结果由于信息不完整而无法匹配的情况；将这些结果直接丢弃无疑是一种资源的浪费。利用 Rosetta Stone，我们从最初无法匹配的第三方来源中检索到了大量结果，极大地补充了我们的内容库信息。

总结

Rosetta Stone 是一个强大的系统，用于管理复杂的内容元数据，我们利用这一系统进一步扩展并丰富内容库，同时为观众提供高度个性化的内容，创造愉悦的观看体验。

感谢

特别感谢 Yuanbo Chen 和 John Trenkle 在撰写本博客方面的巨大贡献，同时，衷心感谢 Tubi 产品团队和机器学习团队在推出 Rosetta Stone 系统方面的紧密合作与不懈努力。最后，感谢机器学习首席技术主管 Clair Dorman 和机器学习技术副总裁 Jaya Kawale 对本博客的审校。

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作者：Rudra Roy Choudhury，Yuanbo Chen，John Trenkle

译者：Yuanbo Chen

校对：Shengwu Yang

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