推荐系统开发平台PAI-Rec（PAI意为Platform of AI，Rec意为Recommendation）提供了推荐系统全链路的深度定制能力，适用于企业开发者自主搭建、开发、迭代和运维一套推荐系统。
概述
PAI-Rec是阿里云提供的推荐系统开发平台，旨在为企业开发者提供全链路深度定制的推荐系统解决方案。该平台涵盖了离线处理、在线服务、实时数据流和工程架构等多个维度，包括召回、排序、过滤和重排等功能模块。PAI-Rec依托于阿里云飞天大数据架构，支持开发者根据企业技术栈和开发习惯灵活选型，并自定义推荐链路代码。同时，平台提供多种数据诊断分析、推荐结果调试和引擎发布管理等工具，通过A/B testing服务和实验报表平台提升推荐系统的迭代效率。
开发者可以根据客户需求，从埋点日志开始做数据分析，定制特征工程的算法代码、引擎配置文件、实验报表指标和统计代码，帮助客户快速搭建和优化推荐系统。PAI-Rec的白盒开发模式提升了开发的透明度和灵活性，对于相对年轻的推荐算法团队，建议在初期接入时采用阿里算法团队的定制算法模型，以快速完成推荐系统部署，并帮助开发者掌握模型训练和效果评估。如果需要深入的调优和经验分享，可以通过商务洽谈与阿里侧工程师合作。
此外，PAI-Rec还支持冷启动、流量调控和在线学习等功能，以满足多样化的业务需求。
产品优势
PAI-Rec在建设推荐系统方面的优势包括：
高度透明的白盒化设计
提供丰富的源代码，帮助用户理解推荐算法细节，实现根据具体业务需求灵活定制代码。
其中，源代码包括：数据特征工程和样本处理的源代码、调用召回/排序模型的脚本代码、EasyRec召回和排序模型的源代码，以及PAI-Rec引擎的业务源代码。
便捷的推荐算法定制流程
只需配置用户表、物品表、行为表，即可生成召回、排序脚本和配置文件，简化了定制化推荐的部署过程。
全面的引擎与实验管理系统
提供完整的引擎管理和实验管理后台，用户能够轻松管理召回、排序组件、更新引擎参数。
精细的指标监控与报告功能
提供指标和报表管理后台，用户可自定义指标，按天或按小时跟踪实验表现，确保对推荐效果的精准把控与及时反馈。
离在线特征一致性保障机制
提供专门的工具进行离线与在线特征的一致性比对，有效预防因数据不一致引发的实验偏差。
智能化的数据诊断与分析
提供数据智能诊断工具，帮助开发者快速理解数据，根据结果数据选择特征和特征工程的时间窗。
直观的推荐结果观测工具集
提供多种诊断工具，帮助用户可视化观察推荐结果和召回数据。
强大的特征管理辅助
配合特征平台管理工具，能够更好地管理特征，提高实验效率。
全方位的技术服务支持
提供多种技术服务，帮助用户快速上手解决方案。
依赖云产品
PAI-Rec使用PAI-EasyRec训练召回和排序模型，使用Go语言的PAI-Rec引擎搭建推荐系统；通过DataWorks或者PAI-Designer编辑和调度特征工程、样本和模型训练的代码；使用BE/GraphCompute/hologres存储用户特征、i2i查询和向量查询；使用PAI-EAS提供可弹性扩缩容的打分服务。具体说明如下：
云产品 | 说明 |
面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务。 | |
内置业界先进的深度学习模型，支持多种Tensorflow版本（>=1.12, <=2.4, PAI-TF)，覆盖了推荐全链路的需求，包括召回、粗排、排序、重排、多目标和冷启动等。开发者可基于EasyRec算法框架加速迭代推荐全链路需求。 | |
基于云原生的大数据服务，可搭配使用，针对推荐系统中特征处理、样本生成、画像管理、模型调度、数据更新等环节，提供了易用的开发工具和稳定的数据环境。 说明 PAI-Rec当前仅支持DataWorks和MaxCompute。如需使用其他大数据服务，需自行修改引擎代码，请提前与架构师沟通适配方案。 | |
阿里云自主研发的一站式实时数仓引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时加工和实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL）协议和语法、大部分PostgreSQL函数、PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc）、高并发低延迟的在线数据服务（Serving）以及多种负载的细粒度隔离与企业级安全能力，与MaxCompute、Flink和DataWorks深度融合，提供企业级离在线一体化全栈数仓解决方案。 | |
阿里云自主研发的高性能分布式图计算产品，为开发者提供万亿级数据规模的一站式图技术服务。Graph Compute支持复杂图关系数据的存储、查询和计算，高效对接图算法与模型，在搜索推荐广告、实时风控、知识图谱和社交网络等场景有着广泛的应用。 |