【案例】在电商系统中集成推荐模型服务

推荐系统是电商平台中提升用户转化率与粘性的关键能力。通过分析用户行为、兴趣偏好、历史浏览等数据，推荐模型能够为每位用户生成个性化的商品列表。AI架构师的任务，是将训练好的推荐模型以服务的形式接入系统，并确保其稳定、可扩展地运行在服务层之中。

1. 推荐系统整体部署结构

在电商平台中，推荐服务通常独立部署为一个微服务，与商品服务、用户服务等业务模块解耦。其结构如图2-所示。

在此结构中，推荐服务是服务层中的“智能增强模块”，其职责是协调调用推荐模型，并将模型返回结果转化为业务可用的数据格式。

2. 模型封装为推理服务

推荐模型部署前，需将其封装为标准API服务。以下是一个使用FastAPI封装推荐模型的简化示例：

# recommend_api.py
from fastapi import FastAPI, Request
import joblib

app = FastAPI()
model = joblib.load("rec_model.pkl")  # 加载模型

@app.post("/recommend")
async def recommend(request: Request):
    body = await request.json()
    user_vector = body["user_vector"]
    item_features = body["item_features"]

    scores = model.predict(user_vector, item_features)
    ranked_items = sorted(zip(item_features, scores), key=lambda x: -x[1])
    return {"items": [item for item, score in ranked_items]}

此服务将模型封装为一个独立推理接口，可支持商品服务通过HTTP调用获得推荐列表。

3. 服务层中的推荐服务集成方式

在商品服务中，推荐服务应以“远程服务”的形式存在，所有通信通过REST接口完成。以下是集成流程说明：

（1）商品服务接收首页推荐请求；

（2）商品服务向推荐服务发起POST请求，传入当前用户ID；

（3）推荐服务在内部完成召回与排序流程，返回商品ID列表；

（4）商品服务根据ID从商品数据库获取详细信息，返回前端展示。

推荐服务的调用可通过统一封装的客户端类实现，如下所示：

# recommend_client.py
import requests

def get_recommend_items(user_id):
    payload = {
        "user_vector": extract_user_vector(user_id),
        "item_features": get_candidate_items()
    }
    response = requests.post("http://recommend-service/recommend", json=payload)
    return response.json().get("items", [])

4. 性能优化：引入缓存机制

在高并发环境下，相同用户在短时间内可能多次请求首页，导致重复调用模型。为此，可在推荐服务中引入Redis缓存机制：

import redis
r = redis.Redis()

def get_recommendation_with_cache(user_id):
    cache_key = f"rec_{user_id}"
    cached = r.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)

    result = compute_recommendation(user_id)
    r.setex(cache_key, 60, json.dumps(result))  # 缓存1分钟
    return result

该机制可大幅减轻模型推理压力，并提升接口响应速度。

5. 监控与日志追踪

推荐服务在部署后，需接入调用链监控系统（如Prometheus + Grafana、Jaeger），实现：

1. 服务QPS、延迟、成功率监控；
2. 模型响应时间分析；
3. 推荐效果日志记录（如点击率、转化率）；
4. 异常推理记录与告警（如输入不合法、无返回结果）。

架构师可通过调用链分析，优化模型服务部署架构，发现性能瓶颈并持续调优。

6. 推荐服务版本迭代与灰度管理

在生产环境中，推荐模型需支持版本管理与灰度发布：

1. 可通过Nginx或API Gateway实现不同用户命中不同模型版本；
2. 推荐服务内部可根据用户特征动态路由模型版本（如老用户使用V1，新用户使用V2）；
3. 可配合A/B测试平台监控各版本模型的业务指标，指导主版本切换。

这种灵活的模型版本管理机制，是AI架构与传统服务治理融合的重要体现。

提示：

推荐服务的接入，是服务层集成AI能力的典型案例。AI架构师需完成模型封装、接口定义、服务集成、性能优化与调用监控的全流程设计，才能保障推荐能力的高效落地。该案例清晰展示了服务层如何通过模块化设计、标准接口与资源调度，将AI模型能力稳定、安全地嵌入核心业务流程中，为用户提供持续优化的个性化体验。