主要观点：

• 产品推荐系统在多个行业中不可或缺，能提升消费者体验和增加销售，企业通过收集分析消费者数据优化推荐。
• 介绍基于[BigQuery]和[Spanner]的实时推荐系统，其中向量嵌入在生成推荐中起关键作用，通过计算向量间距离衡量相似性。
• 详细阐述批量处理（Batch With BQ）和实时处理（Real-Time With Spanner）的步骤及相关 SQL 代码，包括获取用户 ID、映射目标嵌入、计算滚动平均值等操作。
• 前端系统根据业务要求决定向用户展示的最终推荐产品，此架构具有弹性可根据用户流量和应用需求进行扩展。

关键信息：

• 产品推荐系统对提供者和消费者都很重要。
• 利用向量嵌入捕捉用户行为等信息，通过计算向量距离测相似性。
• 批量处理在 BigQuery 中收集处理大量用户交互数据，实时处理将更新的用户嵌入推至 Spanner 进行实时推荐。
• 前端根据业务要求决定最终推荐产品。

重要细节：

• 批量处理步骤包括获取不同用户 ID、连接事件表和目标表、计算滚动平均值等。
• 实时处理步骤包括连接用户和目标表、计算最终用户嵌入及与资产的距离等。
• 架构具有弹性可根据需求扩展，能考虑每一个用户交互进行相关推荐。