10. 生产级推荐系统构建¶
前面的章节中，我们系统学习了推荐系统的核心算法，既包括召回、排序、重排等传统推荐技术，也探讨了Scaling Law架构、端到端生成式建模、会思考的推荐模型、基于扩散的推荐模型等前沿的生成式推荐方向。本章将通过一个端到端的项目实践，展示如何将这些算法组装成一个可运行的完整系统。
需要说明的是，本章的实践项目主要聚焦于传统推荐算法的工程实现。尽管生成式推荐技术在理论和效果上展现出巨大潜力，但在实际落地时仍面临较大挑战：一方面，生成式模型（特别是基于大语言模型的推荐）对算力的要求远超传统DLRM，在线推理的延迟和成本对于大规模工业应用来说也仍处于探索阶段；另一方面，生成式推荐对业务场景也有一定要求，丰富的用户行为，传统推荐算法很难继续迭代提升业务效果等。因此，本章选择更加成熟和通用的传统推荐技术栈作为实践案例，帮助读者建立起从0到1构建推荐系统的完整认知。
本章关注的是完整系统的构建与部署。我们将从架构设计开始，搭建包含前端界面、后端服务、离线训练、在线推理的完整技术栈。通过这个项目，读者可以理解推荐系统在生产环境中的运作方式，掌握从数据处理、模型训练到在线服务的全链路技能。