交互式推荐是基于 AI 大模型能力的搜索推荐工具，可实现生成式、全场景的商品推荐功能。

交互式推荐以商品库作为数据底座，通过构建交互式推荐应用、标准化 API 对外输出能力，实现商品搜索推荐能力。具体功能包括：

• 商品库：交互式推荐的基础数据底座，负责商品全生命周期管理，支持商品列表查看、快速检索、详情查看、新建创建及数据字段配置，并可通过大模型生成 AI 特征字段，为精准推荐提供标准化、高价值的数据支撑。
• 应用：实现交互式推荐应用 “搭建 - 配置 - 测试 - 上线” 全流程管理，支持创建独立推荐应用、配置融合精确过滤与语义检索的召回规则，完成效果与性能测试，并通过标准化 API 对外输出能力，适配搜索框、专题页等通用推荐场景。
• 个性化策略：基于 AI 大模型能力为指定的用户分群配置个性化的商品推荐策略，后续可基于策略构建具备个性化推荐用途的应用。

在大模型驱动的新一代搜索推荐体系中，交互式推荐可广泛应用于搜索入口、内容运营、智能导购、业务匹配等多元场景：

• 在搜索框交互场景中，支持多轮自然对话式检索，兼顾精确条件过滤与深度语义理解，快速响应用户精准与模糊需求，实现意图式搜索。
• 在智能体导购场景中，以拟人化交互方式主动挖掘用户需求，提供连贯、贴心的商品与服务推荐。
• 在智能匹配助手场景中，基于业务规则与用户特征，自动完成高效匹配与最优推荐，大幅提升决策效率。

交互式推荐流程概述如下，详细使用说明请参见使用交互式推荐。