Как устроен двухуровневый и двубашенный рекомендатель и зачем он нужен?

Двухуровневый рекомендатель сначала быстро отбирает кандидатов, затем точно ранжирует небольшой набор. Двубашенная модель отдельно кодирует пользователя и объект и часто используется на первом этапе.

Это не синонимы: две башни — архитектура модели, два уровня — устройство pipeline. Предвычисленные item embeddings позволяют ANN-поиск, а ранкер добавляет более дорогие признаки взаимодействия. Разделение помогает обрабатывать большой каталог при ограниченной latency.