本文介绍交互式推荐功能的完整使用流程,包括准备数据源、创建商品库、创建并调试交互式推荐应用,以及调用 OpenAPI 搜索商品信息。
步骤一:准备数据源
交互式推荐功能的商品库数据源来自客户数据平台 CDP 可视化建模。如果您已经创建了可视化建模任务并完成了数据处理,则可以跳过本步骤;如果您还没有通过可视化建模处理数据,则需要先创建可视化建模任务,并进行数据处理。本章节提供可视化建模的操作步骤概览,详细介绍可参见可视化建模。
- 登录客户数据平台 CDP。
- 在顶部导航栏选择数据管理 > 可视化建模。
- 在左侧单击任务列表,并新建任务。
任务分为两种,具体创建操作说明,参见离线任务或实时任务。 - 运行任务,并查看运行记录。

- 在运行记录的数据预览页签,查看并确认输出数据。
该输出数据将作为交互式推荐商品库的数据源。

步骤二:创建商品库
- 登录营销Agent控制台,在左侧导航栏选择营销策略 > 交互式推荐。
- 在左侧选择商品库管理,并在页面右上角单击创建商品库。

- 在基本信息界面,完成以下配置,并单击下一步。
- 商品库名称:必填,自定义名称,标识当前商品库。
- 商品库描述:选填,商品库相关介绍信息。
- 选择已接入商品库:必填,由 CDP 可视化建模各个任务输出的数据组成的列表,需要选择之一作为当前商品库的数据源。
- 设定接口更新频率:必填,按小时或者天设定接口更新频率。
- 在配置数据字段界面,完成以下配置,并单击创建商品库。
- 交互式推荐会把可视化见面输出数据映射到当前商品库,即原始字段名称、字段类型。您需要根据实际所需,配置字段名称、字段属性、字段含义、字段用途或将不需要使用的字段删除。
- 如果您需要添加额外字段,可单击列表右上方的添加 AI 字段,通过大模型生成 AI 特征字段,为精准推荐提供数据支撑。
- (可选)创建完成后,在商品库管理列表可查看商品库信息,并支持在操作列查看详情或删除不再使用的商品库。

步骤三:创建应用
- 在交互式推荐页面左侧选择应用管理。
- 在页面右上角单击创建应用。

- 在新建应用页面,完成以下配置,并保存。
完成应用配置。
配置项 | 说明 |
|---|
基本信息 | - 应用名称:必填,自定义,标识当前应用。
- 选择商品库:必填,在商品库列表中指定一个商品库关联当前应用,应用创建成功后,将使用该商品库的数据进行交互式推荐。
- 选择用途:
- 通用推荐:不引入用户画像进行商品推荐。
- 个性化推荐:使用基于 AI 大模型能力的个性化推荐策略,引入用户画像作为商品推荐参考。选择后需要关联策略,策略配置说明请参见配置个性化推荐策略。
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商品二次筛选 | 按需开启。开启后,在已选择的商品库基础上,设置商品参数公式,二次筛选商品。例如下图,二次筛选商品颜色编号(color_no)为 1 的商品。

筛选条件支持设置多条,多条之间支持设置且、或关系。
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召回配置 | 配置召回策略,分配关键词匹配和向量相似度的权重。 - 关键词匹配:通过关键词匹配查询结果,注重精确性。
- 向量相似度:通过语义匹配查询结果,注重相关性。
说明 两种召回策略的权重总和为 100%,您可以按需调整两者的权重并进行反复调试,以确定符合您预期的召回配置。 |
二次排序规则 | 选择全局排序或提权降权排序。 - 全局排序:可选择默认排序或升降序排序。
- 提权降权排序:可添加一个或多个提权降权排序规则,并设置在指定字段达到某阈值时进行提权或者降权。
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商品强推 | 当用途选择个性化推荐时,可选择开启商品强推功能,配置强推商品,优先展示在召回结果列表前列。 |
兜底策略 | 当用途选择个性化推荐时,可选择开启兜底策略功能,配置召回结果为空时的兜底展示商品。 |
输出设置 | 选择商品库后,在该配置项中设置: - 输出数量:即推荐结果包含的数据条目数,上限为 5000。
- 返回字段:可从商品库所有字段中选择一部分或全选字段进行返回。
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物品展示配置 | 将商品库中指定的字段依次设置为标题字段、图片字段、描述字段、价格字段,这些字段用于推荐结果的信息展示。在右侧实时调用预览中进行调试时,可以查看到已配置好的物品展示信息。 |
进行调试并预览结果。
说明
预览结果不符合预期时,可反复调整左侧应用配置并重新调试,直至符合预期为止。

- (可选)保存应用后,在应用管理列表可查看应用基本信息,并支持以下操作。
- 获取App Key,用于调用 OpenAPI。
- 在卡片右上角,支持:
- 单击编辑与调试进入详情页修改调试应用。
- 启用、停用应用。
- 单击删除,删除不再需要使用的应用。
注意
应用一旦删除无法恢复,且已关联调用的 OpenAPI 也将失效,请谨慎操作。

步骤四:通过 OpenAPI 调用应用
完成应用配置后,您可以在页面右上角单击查看接口文档,根据交互式推荐提供的 OpenAPI,将应用接入到您的业务中去,以实现基于 AI 大模型的交互式推荐能力。
