高效的实时推荐系统必须能够持续更新用户和物品的特征，以实时捕捉和反映它们的最新行为和兴趣变化。在这个过程中，实时特征的准确性和稳定性变得至关重要，它们直接影响到推荐系统在生产环境中的效果表现。

作者：闲鱼技术——序玮 导语 在互联网信息爆炸的今天，推荐系统是我们身边一个无法躲避的存在。在淘宝上浏览商品，在抖音上刷视频，以及无处不在的广告等等。本文探讨闲鱼商品推荐系统的同时，结合所面临的多推荐

在使用检索增强生成（RAG）技术的过程中，我们面临一个共同的挑战：缺乏有效的方法来客观评估RAG的搜索效果。与所有机器学习模型相同，在RAG技术投入日常使用之前，我们必须对其性能进行严格的测试和监控。

本文主要做推荐系统浅析，主要介绍推荐系统的定义，推荐系统的基础框架，简单介绍设计推荐的相关方法以及架构。适用于部分对推荐系统感兴趣的同学以及有相关基础的同学，本人水平有限，欢迎大家指正。