方案核心架构与技术特点
阿里云香港NTT智能推荐方案基于大模型重构搜索技术链路，通过向量化引擎和自然语言交互能力，将传统关键词匹配升级为多模态检索系统。该方案包含以下核心组件：
- 智能召回引擎：支持文本、向量、图计算多路召回，支持混合排序策略
- AI基建平台：集成PAI-EAS模型服务和Hologres实时向量库，实现千亿级数据检索延迟低于50ms
- 动态配额分配模块：根据用户行为自动调整不同召回路径的物料比例
多路召回与智能推荐的融合实践
该方案采用分层召回策略，通过三阶段处理机制实现高覆盖率与精准度的平衡：
- 初筛层：基于用户画像进行协同过滤召回，覆盖百万级候选集
- 精筛层：应用Sentence-BERT模型实现语义向量召回，筛选千级候选
- 融合层：使用多样性算法进行多路召回结果融合，消除冗余内容
| 类型 | 响应时间 | 召回率 |
|---|---|---|
| 向量召回 | ≤30ms | 82% |
| 文本召回 | ≤20ms | 75% |
RAG技术在检索增强中的应用
通过文档智能技术构建企业知识库，采用Proxima向量引擎实现实时检索增强：
- 文档解析：支持PDF/Word/Excel等格式的层级结构提取，准确率提升40%
- 动态索引：基于用户会话上下文自动更新检索策略
- 混合排序：结合BM25算法与向量相似度计算综合得分
香港NTT场景落地价值
该方案在跨境业务场景中实现三大突破：
- 多语言处理能力支持英语/粤语混合查询
- 通过联邦学习实现数据合规下的跨域推荐
- 动态调整推荐策略满足地区政策合规要求
阿里云香港NTT方案通过大模型重构搜索技术栈，结合多路召回与RAG技术，在保证毫秒级响应速度的将推荐准确率提升35%。该架构支持灵活扩展，为东南亚地区企业提供符合本地需求的智能推荐解决方案。
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