企业官网建设流程全解析

我是个做推荐和搜索算法的，干了6年，前五年基本都在和特征、模型打分死磕。

一、困境：我熟的那套，开始不够用了

2025年下半年，组内一个核心场景要重构。以前这套活我闭眼都清楚：建特征、训模型、调权重，离线跑指标，线上看CTR和时长。可那次技术评审，leader提了一句——“召回和排序这块，试试用大模型增强”。

我当场有点懵。不是没听过，是没真碰过。我们这行过去讲究可解释、可控、延迟低，大模型又重又黑盒，跟原来那套调公式的思路完全是两码事。评审会上有人追着问"语义召回怎么接、效果怎么估"，我支支吾吾答不完整——那是第一次，我引以为傲的功底被人问住了。

有回一个长尾query，用户搜"适合送妈妈的生日礼物"，老办法只匹配关键词，出来的全是花瓶和贺卡。这事让我第一次觉得，光调公式真够不着"语义"这层——而这恰恰是这一轮大模型最拿手的地方。

更慌的是招聘侧：满屏"精通AI大模型应用"，初级算法岗肉眼可见在收缩，一个同期进来的同事说，他们组搞过Token用量排行榜，末位三个月一淘汰。我们组现在招人，JD里"精通AI大模型应用"也是硬条，我看着都替还在只写传统模型的同行捏把汗。

圈子里的卷法也变了。有的团队把代码量和Token用量排成榜，末位三个月走人。我没亲历，但听着明白：光把离线指标调漂亮，已经不够看了，得证明你这活离得开AI吗、用得上AI吗。

那阵子我翻了不少自述。有个大厂的人判断"未来只需过去五分之一的工程师，八成会被淘汰"，话糙，但身边确实有人在"陪跑"——活还在，但要求悄悄换了。最真实的压力样本还是年龄：脉脉上35岁以上程序员只占17.2%；一个39岁的Java老哥，干15年年薪70万，2026年初被裁，投30份简历只拿3个面试。我没做那么久，但推荐算法这行更新快，怕的不是被裁，是手里的功夫突然不值钱。

还有个细节刺我：有公司把技术文档整组裁了让AI出文档。我们算法侧的文档、特征说明，本来就是重复劳动，真要被替，我一点都不意外。圈里也流传一些活法：有人靠多年业务和管理经验转去做提示词和模板，接私活把收入慢慢拉回来；也有资深专家转去做大模型架构。听着踏实，但都不是"学会就安全"，是把原来的积累挪了个地方接着用。

我有个前同事，37岁Java架构师，用半年转去带队做AI智能客服。他跟我聊，说难的不是学新东西，是承认旧本事不够用了。这话我一直记着——它比任何告警都管用。

二、接触：我硬着头皮把大模型接进pipeline

真正动手，是那个重构项目推到我头上。躲不过，就学。

第一步不贪大。我没上来就替换排序模型，而是先用大模型做query理解和召回增强：把用户的搜索词、行为序列喂进去，让它产出一批语义召回候选，再和原来的倒排召回融合。跑下来，长尾query的覆盖确实好了一些——这是传统关键词匹配够不着的。头一回上线，我贪快没加缓存，晚高峰延迟飙了，被工程同学追着问。那之后我才老实补降级和限流。

工具上，我用的是公司内接入的大模型和现成的推理服务，外加自己写的提示词和融合逻辑。过程不算顺：大模型延迟高，我得想怎么缓存、怎么降级；它偶尔胡说，我得加校验，比如校验候选ID是否真在库里。那两个月我补了不少工程的东西——服务化、批处理、兜底策略——这些我以前是不碰的。

一个做后端的朋友看我折腾，说他们组现在"一句代码不写，只给AI下指令"，产出翻了好几倍。我羡慕不来，推荐这行的准确性容错低，AI出的东西我每行都得审。

融合那段最磨人：语义召回和倒排召回的候选怎么打分排序，我试了加权、试了重排，最后用一层轻量模型当裁判。这活原来没有，是我新长出来的。提示词也得调：一开始我只写"理解用户意图"，它答得漂；后来我喂了真实query样本和好坏示范，才稳下来。它不是替我思考，是替我扛住重复，把我的精力腾到"判断"上——这点想通后，我反而没那么怕了。

我现在怎么判断要不要用大模型，也有了自己的一套土办法：先看这需求容不容错，再看长尾覆盖够不够，最后算算成本和延迟扛不扛得住。三关过了才上，不过就老办法顶着。上个月一个长尾搜索场景，用语义召回把空结果率从百分之八压到百分之二，这事我以前真没招。

三、现状改变：从调公式的人，变成AI应用加业务判断的人

大半年下来，我日常变了。

以前我大部分时间在调特征、看离线指标。现在我更多在想：这个需求该不该用大模型？它出的候选怎么和原排序稳稳融在一起？哪类query适合语义召回，哪类还是老办法靠谱。说白了，我从"调公式"挪到了"决定怎么用AI、用在哪"。

举个具体的：以前周一我花半天调上一周的特征，现在那半小时就看完，剩下时间用来想"下个场景该不该让AI上"。省下的不是时间，是注意力。

现在周会我先抛的不再是"这版AUC涨了零点几"，而是"哪类query适合语义召回、哪类老办法更稳、上线后成本多了多少"。leader开始把我当那个"懂该不该上AI"的人。现在我把"该不该上AI"当成每个需求的第一问，这在半年前不可想象——那时候我只问"模型怎么调"。

工程短板暴露得很直白。原来我写个离线脚本就行，现在要懂线上服务、要会和工程团队对接接口、要算成本和延迟。这半年我补的这些，比算法本身还累。组里现在分两种人：一种还在精雕传统模型，路越走越窄；一种开始把AI当工具嵌进业务，慢慢往"既懂算法又懂落地"靠。我算后者，但走得磕磕绊绊。

我开始带新来的同学看怎么把AI嵌进业务，这活以前归技术Leader，现在归我——因为落地这段我最熟。对业务侧，我也主动参与需求评审，而不是等排期排到我。

我也清楚自己缺哪块：对大模型的训练、微调，我基本外行，真要做深得另补。收入结构没变，没涨薪没逆袭。周报里我写的从"优化X个特征"变成了"上线Y个AI增强召回场景"，leader看得懂，但离"安全"远得很。大模型重构才刚开始，我手里的传统功夫还在折旧。

收尾

写这些不是吓你，也不是替你打包票。我就是个干了6年推荐的普通算法，被项目推着碰了AI，摔了几跤才摸到点门道。AI没让我一夜成架构师，它只是把"只会调公式"那条路越走越窄，又把"会用AI解业务问题"这条缝撑开了一点。路怎么走，每个人自己掂量。我能确定的只有一句：别等手里的功夫不值钱了，才第一次认真看它。

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