在学习搜广推（搜索、推荐、广告）的过程中，我发现该领域的知识点繁杂、技术迭代迅速，初学者往往面临三大痛点：

• 知识壁垒：内容分散在不同课程、论文和博客中，缺乏系统性梳理。
• 认知鸿沟：理论与一线工业实践存在差距，难以有效衔接。
• 技术滞后：传统资料未能及时跟进 LLM 时代的技术变革。

为了解决这些问题，我发起了这个开源项目——《搜广推宇宙漫游指南》，希望通过系统化的内容组织和前沿视角，为同样在学习路上的朋友们提供一份"导航地图"，帮助大家少走弯路。

本指南致力于提供一份"活"的、与时俱进的学习资源，其核心特色在于：

• 体系化设计：从零基础到专家视野，覆盖搜广推三大领域的完整知识体系，帮助你构建牢固的知识框架。
• 前沿视角：深度融合 LLM 新范式，系统探讨 RAG、多模态、Agent 等前沿技术如何重塑搜广推。
• 实战导向：不仅有算法原理的透彻讲解，更有丰富的代码示例、实战项目与业界经验，杜绝纸上谈兵。
• 现代阅读体验：基于 VuePress 2.x 构建，支持 Mermaid 图表、交互式代码、明暗模式切换及移动端适配。

🔰 算法新手 - 计算机专业学生、转行开发者
想要进入搜广推领域，但不知道从何开始？这份指南将成为你最好的启蒙老师！

💻 工程师 - 后端/前端开发者、数据工程师
已有编程基础，想要在搜广推领域发展？这里有你需要的所有核心技术！

🎯 算法专家 - 资深算法工程师、技术专家
想要了解LLM时代的新趋势和最佳实践？这里有业界最前沿的技术洞察！

🏢 产品&业务 - 产品经理、业务分析师
需要深入理解技术原理来做出更好的产品决策？这份指南帮你建立技术直觉！

指南内容遵循从理论到实践的学习路径，分为四个核心阶段：

• 第一站：基础夯实 (第0-1章)

  • 目标：建立扎实的理论基础，理解搜广推核心概念与评价指标。
  • 关键词：机器学习 深度学习 概率统计 评价指标

• 第二站：核心算法 (第2-4章)

  • 目标：深入搜索、推荐、广告三大领域的核心算法原理。
  • 关键词：倒排索引 LTR 协同过滤 DeepFM CTR预估

• 第三站：高阶进阶 (第5-6章)

  • 目标：掌握前沿技术与业界 SOTA（State-of-the-art）实践。
  • 关键词：多任务学习 强化学习 因果推断 LLM RAG

• 第四站：动手实战 (第7章)

  • 目标：将理论知识转化为代码，构建完整的实战项目。
  • 关键词：搜索引擎 推荐系统 向量数据库

📦 search-rec-ads-cosmos-explorer
├── 📁 docs/
│   ├── 📁 .vuepress/
│   ├── 📁 zh/
│   │   ├── 📄 index.md
│   │   ├── 📁 0.序章：搜广推的世界，你好！/
│   │   ├── 📁 1.第一章：万丈高楼平地起--基础知识夯实篇/
│   │   ├── ... (章节内容)
│   │   └── 📁 9.结语：学无止境，探索不止，一起卷向未来！/
│   └── 📁 extra_js/
└── ... (项目配置文件)

⚠️ 重要提醒：本项目正处于活跃的建设阶段！

作者在业余时间持续更新，部分章节可能尚在完善中。如果你发现某些内容为空白，这是正常现象。欢迎通过 Star ⭐ 关注项目进展，你的关注是作者持续创作的最大动力！

🗺️ 更新优先级顺序:

1. ✅ 第三章 推荐算法（已完成）
2. ✅ 第一章 评价驱动开发（已完成）
3. 🚧 第二章 搜索算法（进行中）
4. 📋 第一章 剩余部分
5. 📋 第四至七章

一个人的力量终究有限，这个宏大的知识工程，非常需要社区的共同努力。我们热烈欢迎各种形式的贡献：

• ✍️ 内容贡献：修正错别字、技术错误，或补充案例、代码、最佳实践。
• 🔧 技术贡献：优化网站功能、构建速度、阅读体验。
• 💬 参与讨论：在 Issues 中提出建议、反馈问题或参与技术探讨。

请参考 贡献指南 了解如何参与。

本项目采用 MIT 许可证。

• 各大技术公司与推荐领域专家的开源项目与技术博客
• 学术论文与会议资料 (SIGIR, KDD, WWW, RecSys 等)
• 开源社区的优秀项目与工具
• 市面上优秀的推荐算法领域专业书籍
• RecBole、DeepCTR、Torch-RecHub 等优秀开源项目

🌟 如果这个项目对你有帮助，欢迎给个 Star ⭐

让我们一起探索搜广推算法的宇宙奥秘！

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