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生成式推荐并非要完全取代传统召回排序链路，而是在长尾探索、跨域推荐、可解释性交互以及端到端序列建模上展现出颠覆性优势

本报告系统梳理了工业级推荐系统的核心架构设计与前沿技术演进。内容涵盖：推荐系统的总体分层架构、工程侧高并发低延迟实践（以得物DGraph引擎为例，展示如何实现毫秒级召回）、算法侧召回/排序/重排

埃隆·马斯克宣布将X平台（原Twitter）的For You推荐算法完全开源，这一举措在社交媒体行业引发了前所未有的关注。

推荐系统作为互联网核心的个性化技术基础设施，已深度融入电商、内容、社交等各类产品的用户增长与商业化链路。本报告系统性地梳理了工业级推荐系统的全链路技术架构，从数据层、召回层、排序层到重排层逐层展开。

RAG系统概述 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统结合了检索和生成两个步骤，旨在利用外部知识库来增强生成模型的能力。

熟练掌握 Spring 全家桶（Spring/SpringBoot/MyBatis），具备核心源码阅读与扩展经验；熟悉 Spring Cloud 与Dubbo 等微服务框架。

核心采用微服务领域驱动设计(DDD)架构，前端提供拖拽式流程与表单设计器，后端深度集成并扩展Camunda引擎，以支持复杂业务流程规则与外部系统集成。

主导设计并实现适用于助力、抽奖等营销场景的通用可扩展框架。通过抽象标准化流程模板与策略化扩展点，将业务可变逻辑与通用能力（如并发控制、幂等、风控）解耦，支持业务快速实验与规模化落地。

【项目介绍】限时抢红包营销系统 业务目标是在固定红包预算下最大化订单转化用户数；核心技术目标是保障百万级用户在高并发场景下的系统稳定与极低的消息推送延迟，确保红包零超发。