Entwerfen Sie den KI-Feed von Twitter – eine End-to-End-Fallstudie

Öffentliche Lektionsvorschau

Analysieren Sie die Architektur hinter einer personalisierten Zeitleiste, die Milliarden von Tweets an Hunderte Millionen Benutzer verteilt.

Lernziele

Am Ende dieser Lektion verstehst du:

• ✓Das Problem im großen Maßstab
• ✓Stufe 1: Kandidatengenerierung
• ✓Stufe 2: Das Ranking-Modell
• ✓Stufe 3: Echtzeitfunktionen
• ✓Der „Für Sie“-Algorithmus: Entdecken vs. Ausnutzen

Lektionsübersicht

1. Das Problem im großen Maßstab
2. Stufe 1: Kandidatengenerierung
3. Quellen der Kandidaten:
4. So funktioniert es:
5. Stufe 2: Das Ranking-Modell
6. Funktionen, die das Modell verwendet:
7. Modellarchitektur:
8. Stufe 3: Echtzeitfunktionen
9. Der „Für Sie“-Algorithmus: Entdecken vs. Ausnutzen
10. Moderation und Sicherheit von Inhalten
11. Skalierung: Fan-Out beim Lesen vs. Fan-Out beim Schreiben
12. Fan-Out beim Schreiben:
13. Fanout beim Lesen:
14. Twitters hybrider Ansatz:
15. Alles zusammenfügen