Overview
MiniTIGER 是用于展示「生成式推荐与多路召回」方向的案例入口。这里预留完整的技术叙事结构，方便后续放入真实项目材料。
需要补充的问题包括：服务什么场景、为什么引入生成式方法、已有系统面临什么限制，以及个人实际承担了哪些工作。
项目时间、团队背景、个人职责和代码实现均待确认。下文是整理材料的提纲，不是完成情况声明。
Approach
建议围绕三个层次展开，而不是简单罗列使用过的技术：
- 表示层：物品如何获得语义标识？怎样处理信息压缩与语义保留的取舍？
- 生成层：用户行为如何被组织成输入？候选如何被解码和约束？
- 系统层：生成式路径如何与其他召回路径融合？如何记录去重、覆盖与延迟？
上方是主题示意图。实际架构应在确认实现后替换，并明确数据流与训练、推理的边界。
Results
目前没有提供可核验的实验结果，因此不展示任何性能提升或线上指标。
| 待补材料 | 应记录的内容 |
|---|---|
| 实验设置 | 数据来源、划分方法、基线与运行环境 |
| 效果评估 | 指标定义、原始结果与对比条件 |
| 系统表现 | 硬件条件、测量方式、延迟与资源占用 |
| 可复现性 | 依赖版本、随机种子、执行命令 |
Reflections
这一节将记录真实实现中的判断：哪些复杂度是必要的，哪些假设没有成立，哪些失败改变了后续方案。
值得带着材料回答的问题是：生成式召回究竟补足了什么？增益来自表示、模型，还是融合策略？在成本约束下，什么方案更合适？
Resources
代码仓库、技术报告、实验日志与演示链接待补充。仅添加实际存在且适合公开的资源。