真实购物很少是一次干净的搜索。
用户会补充条件、否定旧选择，也会含糊地描述商品。
所以我们做了 Shopping Copilot。
模型负责理解；系统负责记忆、检索、排序和解释。
规则置信度不足时，本地 Qwen 识别意图和动作。
它不会生成商品、分数或排名决策。
一句含糊需求被转成结构化意图。
商品请求 · 吊带类别 · “可调节”软偏好。
自由文本到边界为止；版本化状态记录变化。
SQLite FTS5 从五万个冻结商品中召回候选。
透明规则重新排序候选。
问题策略只追问最有区分度的一项。
接着用户改变主意：不要可调，改成聚酯纤维。
模型识别删除、增加和保留，而不是孤立关键词。
版本二将“可调节”标为已失效，并加入聚酯纤维。
这是有历史的有限改写，不是追加冲突或清空重来。
更新状态再次驱动同一套检索和排序。
不符合条件的退出，更好的匹配进入，榜单连续重组。
冻结回放让目标商品升到第一名。
类别与材质匹配，旧偏好已经移除。
大模型只位于入口。
多轮一致性来自可检查、可追溯的版本化状态。
真实商业场景不只有核心任务。
赞助供给、预算和相关性需要独立广告层。
广告主独立配置关键词、出价和预算。
这些数据不会进入用户状态、排名或官方评测。
相关性门槛拒绝无关商品，即使它出价更高。
合格候选按出价乘相关性竞价，预算消耗全程记录。
胜出商品进入明确标注的赞助位。
每一件自然商品仍保持完全相同的顺序。
公开集 200 条：技术分 0.8665；私有表现仍然未知。
大模型与广告属于评测合同之外的产品扩展。
用户体验到的是对话，而不是指标面板。
他们可以修改偏好、检查变化、理解排名并继续交流。
本地模型可以润色回答，但不能改变事实或排名。
从模糊意图，到可解释推荐与透明广告。