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
推荐系统构建是一项复杂的系统化工程，它涵盖了离线处理、在线服务、实时数据流转以及工程架构等多个维度，在功能模块上，细分为召回、排序、过滤和重排等模块。PAI-Rec的推荐模块和链路均依托于阿里云飞天大数据架构，开发者可结合企业技术栈、开发习惯等灵活选型，并对推荐链路的代码进行自定义开发。同时，PAI-Rec提供多种数据诊断分析、推荐结果调试、引擎发布管理等各种工具，通过A/B testing服务和实验报表平台，帮助客户大幅提升推荐系统迭代效率。
PAI-Rec可以从客户埋点的日志开始做数据分析，根据业务定制出特征工程、召回、排序的算法代码，引擎的配置文件，实验报表指标和统计代码。帮助客户轻松的搭建推荐系统，完善推荐场景，缩短推荐业务的建设和优化的周期。不管客户是从0到1建设推荐系统，还是已有推荐系统遇到效果优化的瓶颈，都可以基于该平台开展工作。
PAI-Rec的白盒化开发模式，为开发者带来更加透明、可控、灵活的开发体验。除此之外，如果企业推荐算法、工程团队建设相对年轻，建议对接初期，采用阿里算法团队基于行业定制的算法模型来启动服务，一方面可辅助企业在短期内完成完整推荐系统的部署，另一方面可助力企业开发者快速上手、自主完成模型训练、效果评估等。如果需要阿里侧工程师提供深度的调优定制、调优经验分享等，也可通过商务洽谈沟通开展深入合作。
同时，PAI-Rec还提供冷启动、流量调控、在线学习等多种产品功能，由于方案相对比较复杂，如果您有相关业务需求，请联系您的商务经理或阿里云技术团队。
更多详情，请前往PAI-Rec官网查看。
开发流程
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、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：
人工智能平台PAI是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。
EasyRec算法框架内置了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、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。
大数据开发治理平台DataWorks和云原生大数据计算服务MaxCompute是基于云原生的两款大数据服务，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目前仅支持DataWorks和MaxCompute，如果您的业务确实需要使用其他大数据服务选型，可能需要您修改相应的引擎代码，请提前与架构师沟通方案。
实时数仓Hologres是阿里巴巴自主研发的一站式实时数仓引擎（Real-Time Data Warehouse），支持海量数据实时写入、实时更新、实时加工、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议和语法，支持大部分PostgreSQL函数），支持PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），支持多种负载的细粒度隔离与企业级安全能力，与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供企业级离在线一体化全栈数仓解决方案。
可以使用Hologres存储用户实时行为序列和用户特征、推荐召回数据，使用Hologres提供的向量召回功能等。
图计算服务Graph Compute是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、社交网络等场景有着广泛的应用。