这项技术研究提出了一种革命性的推荐系统架构，通过将语义化标识符（Semantic IDs）嵌入大型语言模型，替代传统的随机哈希ID机制。该方案使LLM能够同时理解自然语言和项目语义标识，实现了无需外部检索工具的直接对话式推荐。实验表明，这种混合模型不仅能生成更符合用户意图的推荐结果，还提供了高度可解释的交互过程——系统可以像人类专家一样用自然语言解释推荐逻辑，同时保持对项目标识的精确控制。这项技术对电商、内容平台和个性化服务领域具有重大意义，标志着推荐系统从“黑箱”决策向透明化、可操控人工智能演进的关键突破。