引擎配置单

整体配置概述

为了降低推荐引擎的使用门槛，我们通过全面且细致的配置化来表达推荐召回、过滤、排序和重排的流程。允许用户在无需编写一行代码的前提下，通过配置文件描述整个推荐的流程，包括从什么存储去读取要推荐的候选物品，完成曝光过滤，指定用某种模型来排序，最后再重排。在推荐系统中需要为算法工程师、策略工程师完成多种实验，我们还提供了a/b testing服务，帮助用户配置AB测试服务。

由于阿里云提供多样的存储选项，我们支持将数据存储于Hologres、BE、OTS和Redis中。具体选择哪一种存储方式，后续文档将进行详细介绍。

当推荐场景每天有很多新物品的时候，我们还支持冷启动的配置。

PAI-Rec 引擎支持热加载，所以我们只需要更改配置，重新发布配置即可。

整个配置主要由以下构成：

{
  "RunMode": "",
  "ListenConf": {},
  "RecallConfs": [],
  "SceneConfs": {},
  "FilterConfs": [],
  "FilterNames": {},
  "BeFilterConfs": {},
  "GeneralRankConfs": {},
  "AlgoConfs": [],
  "RankConf": {},
  "ColdStartGeneralRankConfs": {},
  "ColdStartRankConfs": {},
  "SortConfs": {},
  "DPPConf": {},
  "SortNames": {},
  "FeatureConfs": {},
  "UserFeatureConfs": {},
  "HologresConfs": {},
  "KafkaConfs": {},
  "RedisConfs": {},
  "MysqlConfs": {},        
  "GraphConfs": {},
  "FeatureStoreConfs": {},
  "KafkaConfs": {},
  "SlsConfs": {},
  "DatahubConfs": {},
  "BEConfs": {},
  "TableStoreConfs": {},
  "PrometheusConfig": {},
  "LogConf": {},
  "DebugConfs": {},
  "CallBackConfs": {},
  "PipelineConfs": {},
  "UserDefineConfs": {}
}