AI 搜索与个性化推荐
大模型与搜索推荐深度融合
让用户触达更精准、转化更高效
搜索、推荐与运营闭环三大能力，一套引擎全部覆盖
搜索、推荐与运营共用一条流水线，配置切换策略组合
热点请求毫秒级响应
查询与行为的语义解析
关键词 / 向量 / 协同 / 标签
模型驱动的个性化精排
运营规则灵活干预
异常降级、结果不空窗
行为回流、持续优化
同一条 Pipeline，通过配置切换搜索、推荐与运营三类策略
| 维度 | 搜索 | 推荐 | 运营 |
|---|---|---|---|
| 意图信号 | 查询词与搜索上下文 | 用户行为与兴趣画像 | 运营策略与业务目标 |
| 召回 | 关键词 + 语义向量混合召回 | 协同过滤 + 标签偏好召回 | 定向商品池与规则圈选 |
| 排序 | 相关性优先 | 兴趣匹配优先 | 业务目标加权 |
| 规则调控 | 纠错 / 联想 / 类目引导 | 多样性打散 / 新品保量 | 置顶 / 加权 / 过滤 |
安全、轻量、可扩展的一体化工程体系
搜索 / 推荐 / 运营共享同一条 Pipeline · 不同场景通过配置切换策略组合
支撑模块
核心算法自研 · 基于成熟开源组件 · 无商业 License 依赖 · 支持私有云部署与源代码交付
让 Agent 成为搜推运营的大脑，在持续运转的闭环中自主优化
① 监控指标
业务 KPI · 实时监控
⑥ 效果评估
⑤ 工具执行
开源大模型私有化部署
推理 · 决策 · 记忆
② 异常发现
③ 归因分析
④ 策略生成
知识体系
数据处理
Loop 自驱动 · 持续优化迭代 | 大模型 = 大脑（智能决策） | 搜推运营算法 = 工具（高效执行）
点击率 / 转化率 / 留存等业务 KPI 实时监控
指标波动与趋势异常的自动识别预警
特征归因 · 用户分群 · 产品维度分析
运营方案 / 调优指令 / 营销文案
自主调用搜索 / 推荐 / 运营平台执行
A/B 对比验证，进入下一轮迭代
Loop 自驱动 · 效果评估后回到监控指标，持续优化迭代
7×24 监控业务指标，异常自动发现、策略自动执行
每轮 Loop 沉淀运营记忆，策略决策越跑越准
三级审核机制，Agent 始终在合规边界内运行
开源大模型内网 GPU 部署，数据不出域
场景示例：某推荐位点击率异常下降 → Agent 自动发现异常并归因到过期活动产品占据推荐位 → 自动生成下线策略、经审核门控后执行 → 指标快速恢复。相比人工定时巡检，响应效率大幅提升。
从手机银行到电商零售、内容平台的多场景验证
手机银行 App 搜推一体化，金融产品语义搜索与个性化推荐
商品语义搜索与个性化推荐信息流，提升转化率与客单价
线上线下会员数据打通，搭配推荐赋能一线导购的精细化客户经营
基于用户画像的精准营销触达与复购提升
内容语义检索与兴趣推荐，提升用户停留时长与活跃度
学术方法论与工程实战的结合
将大模型的语义理解能力与成熟的搜索推荐算法深度融合，解决传统搜推冷启动、长尾理解等难题。
创始团队著有《大模型推荐系统》《推荐系统：算法、案例与大模型》等多部行业专著，方法论体系完整。
支持全量私有化部署，数据不出域，同一套引擎可在高合规内网环境与轻量云端场景灵活落地。
为月活数千万的手机银行 App 提供搜索引擎全面升级、个性化推荐体系从 0 到 1 建设、用户画像平台与精细化运营平台的一体化交付：智能纠错与口语化理解、千人千面推荐信息流、排行榜与关联推荐、运营自主配置与 A/B 实验，覆盖首页与财富、基金、信用卡等频道的核心场景，全量私有化部署、行内独立运行。
基于用户健康画像与营养需求，结合个性化推荐算法，实现精准膳食方案推荐，提升用户健康管理体验与品牌复购率。此外还服务某服装品牌全渠道搭配推荐等多个行业客户。