拾物：多模态个性化推荐助手，整合意图理解、召回、解释与反馈的课程系统

核心能力与快速开始

★ 0 · Python

能做什么

整合推荐系统与多模态助手：六类意图（discover/similar/filter/compare/feedback/explain）与槽位、多轮会话合并/撤销/冲突处理、硬约束先于打分、多路召回、基于 EvidencePack 的商品证据解释、正负反馈重排、语音/视觉/手势媒体入口、HTTP API 与前端页面、六阶段证据重跑与回归测试、降级与失败出口（离线 popularity 召回、媒体接口 503、硬约束无候选返回 empty、证据不足停止解释）。

适用场景

课程整合项目答辩与演示；多模态个性化推荐流程的可追踪、可复现验证；在离线或接入真实商品目录两种模式下演示推荐、约束过滤、解释与反馈闭环。

项目形态

可直接使用的工具

部署方式

本地运行：默认 auto 模式通过 HTTP 调用模块一冻结 Flask 服务，模块二通过 JSON-lines 子进程调用；纯离线模式 IRA_PROFILE=demo 只需标准库。HTTP 服务绑定回环地址，无账号认证，仅适合本机课程演示。

主要依赖

Python 3.10+（实测 3.13.6）；离线核心、HTTP 服务、测试与六阶段脚本只用标准库；auto 模式需 Flask 及模块一 requirements-web.txt；模块二媒体接口需其独立 .venv，仓库内 vendor 副本不含 venv 与模型权重。

使用限制

阶段样例使用 18 件合成商品与固定规则，只证明契约与流程正确，不代表真实推荐效果；真实目录价格为 GBP 历史最后观测单价，非当前售价，人民币预算会先澄清币种；语音/视觉/手势验收输入为已转写/已识别/已确认的结构化输入，真实麦克风、摄像头与真人手势需现场演示另行确认；体积原因未纳入模块一模型 pickle、原始交易数据与模块二 .venv/模型权重。

许可证

未说明

最近推送

2026-11-03 17:08

资料检查：2026-11-04 07:00 · 卡片整理：2026-11-07 07:00
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