本文系统梳理了知识库推荐算法的主流路径，涵盖协同过滤、内容画像、语义检索与向量Embedding、知识图谱与图算法、排序学习与多臂老虎机，以及结合大语言模型的RAG情境化推荐，强调以“多路召回—粗排—精排—在线学习—后处理”的工业级流程落地，并在权限、可解释与合规上设置硬约束。文中给出算法家族对比表、工程与指标实践，并指出在产品集成上可通过具备细粒度权限与开放接口的平台对接，如PingCode用于团队知识沉淀与语义检索扩展、亿方云用于文件级协作与相似度推荐，国际化团队也可对接海外工具实现跨系统检索。未来趋势将朝向多模态召回、实时排序、RAG驱动的情境化推荐与严格合规治理的深度融合。