在Fastly上使用AI构建“为您”推荐，可通过边缘计算实现个性化内容推荐，同时利用缓存提升性能，核心在于将推荐算法部署在边缘服务器，结合向量相似性搜索和高效数据分区技术，实现低延迟、高可扩展的个性化体验。边缘计算与个性化推荐的结合优势传统平台需在“快速”与“个性化”间权衡，而Fastly通过边缘计算打破这一限制。边缘服务器（靠近用户的Fastly服务器）可处理个性化推荐生成，避免每次请求都从源服务器获取数据，从而利用缓存提升性能。例如，纽约大都会艺术博物馆网站通过边缘计算，在用户浏览时实时生成基于个人历史的推荐，而非仅依赖静态页面内容。推荐算法的实现路径数据预处理与向量嵌入：以大都会博物馆为例，其50万件藏品的原始数据（如艺术品描述、艺术家信息）被转换为结构化格式（ID+描述），再通过语言模型（如sentence-transformers/all-minilm-l12-v2）生成向量嵌入。这些向量经主成分分析（PCA）降维至5维，减少计算复杂度。相似性搜索优化：传统键值存储无法支持高效相似性搜索，因此采用K-means聚类将向量分为500个簇，每个簇计算质心向量作为“寻路器”。搜索时先定位最近质心，再在对应簇内查找，显著缩小搜索范围。分层可导航小世界（HNSW）算法：为进一步加速搜索，使用HNSW算法预编译搜索图，并通过Rust实现生成二进制索引文件。这些文件存储在KV存储中，边缘应用按需加载部分索引，实现毫秒级响应。边缘应用架构设计请求处理类型：HTML页面：从源站获取内容后，注入自定义前端脚本和样式标签，实现动态内容插入。推荐端点：独立处理推荐逻辑，返回个性化结果。其他资源（如图像、脚本）：直接代理至源站，减少边缘处理负担。客户端与边缘协同：客户端JavaScript通过IntersectionObserver监听用户滚动行为，当滚动至推荐区域时触发API请求。边缘应用返回推荐数据后，客户端动态渲染内容，避免首屏阻塞。例如，大都会博物馆网站在用户浏览时实时计算浏览兴趣的平均向量，并返回相似艺术品推荐。性能优化与扩展性数据分区与按需加载：通过聚类和HNSW索引，边缘应用无需一次性加载全部50万向量，仅需根据请求动态加载相关簇数据，降低内存占用。非阻塞式渲染：首屏HTML优先加载，推荐内容通过滚动触发异步请求，平衡个性化与加载速度。弹性扩展：边缘架构天然支持水平扩展，推荐算法无状态化设计可轻松应对流量波动。现实案例：大都会艺术博物馆网站基础推荐系统：原系统基于单一艺术品生成相关推荐（如同艺术家、同时期作品），数据可预生成并缓存。AI增强个性化：通过边缘计算，系统跟踪用户浏览历史（存储在Cookie中），计算兴趣平均向量，并利用相似性搜索返回动态推荐。例如，用户浏览19世纪油画和古罗马双耳瓶后，系统可能推荐两者间的“语义中间点”（如古典主义风格器物），尽管结果可能存在偏差，但验证了边缘个性化推荐的可行性。挑战与改进方向语义理解局限性：当前模型可能推荐理论上的“中间点”而非实用结果，需结合更复杂的语义分析优化算法。边缘数据查询功能：若Fastly提供更高级的查询机制（如向量查询API），可进一步简化开发流程。多兴趣平衡：针对用户多元兴趣（如同时关注家居用品和夏季服装），需设计更精细的向量融合策略。总结：Fastly通过边缘计算与AI结合，实现了个性化推荐与高性能缓存的统一。其核心在于将推荐逻辑下沉至边缘，结合向量搜索和高效数据分区，在保证低延迟的同时支持大规模用户。尽管存在语义理解等挑战，但这一架构为实时个性化内容分发提供了可扩展的解决方案。