Pipeline 完整導覽

從 Request 到分發，了解推文如何一步步走進使用者的 For You Feed。

階段 1

Query Hydration（請求水合）

當用戶打開 App，系統首先收集當前環境資訊：

  • User Features：使用者的語言、地區、裝置類型。
  • Action Sequence：使用者最近 200 次互動行為（喜歡了誰、點開了什麼）。
  • Social Graph：追蹤者清單、封鎖/靜音清單。
對應檔案：user_action_seq_query_hydrator.rs
階段 2

Candidate Sourcing（候選源檢索）

系統從數億推文中篩選出約 1500 條候選推文：

  • Thunder (In-Network)：來自你追蹤帳號的最新、最熱門推文。
  • Phoenix (Out-of-Network)：利用 Embedding 向量搜索，找出你可能感興趣但不認識的作者。
對應檔案：thunder_source.rs, phoenix_source.rs
階段 3

Filtering（初步過濾）

在打分前，剔除明顯不合適的內容：

  • DropDuplicates：刪除重複的推文 ID。
  • AgeFilter：刪除超過時效（如 72 小時以上）的推文。
  • MutedKeyword：過濾包含用戶靜音詞的推文。
對應檔案：filters/*.rs
階段 4

Scoring（深度學習打分）

這是核心環節。Phoenix Transformer 模型預測機率：

Score = Σ (Weight_i * P(Action_i))

系統會預測 P(Like), P(Reply), P(Repost) 等多種機率，並根據權重計算總分。

對應檔案：phoenix_scorer.rs, weighted_scorer.rs
階段 5

Selection & VF（篩選與可見性過濾）

最後處理與輸出：

  • Top-K Selection：取分數最高的前 100 條左右內容。
  • Visibility Filtering (VF)：檢查是否違反安全政策、內容是否適宜。
  • Author Diversity：對重複出現的作者進行降分衰減。