📖 AI 总结

文章指出，企业个性化推荐的可靠性瓶颈并非模型精度，而在于架构层缺乏实时治理能力。传统流水线将合规、渠道适配、用户疲劳度等约束置于排序之后，导致推荐虽相关却未必合适，带来运维、合规与信任风险。作者提出“治理优先”架构，将治理逻辑前置到排序环节，通过体验记忆层、时序知识图谱、混合AI编排、体验DNA评分、信任感知个性化层和结果模拟引擎六个组件解耦职责，实现策略外置、可审计、多维度上下文判断。其核心原则是：大模型辅助决策但不控制决策，治理、成本与最终排序由显式策略和确定性组件负责。该模式适用于零售、金融、医疗等强监管领域，使个性化系统兼具相关性、透明度与可解释性。