AI大模型正改变着推荐系统的未来

文章摘要

【关 键 词】 推荐系统、工作原理、应用领域、技术架构、LLM应用

这篇文章详细介绍了推荐系统的工作原理及其应用领域。推荐系统被广泛应用于电子商务、视频网站、音乐流媒体、新闻资讯等多个领域，旨在提高用户体验和转化率。

文章还讨论了推荐系统的主要架构，包括数据采集、数据挖掘、特征工程、推荐算法和推荐结果等模块，并引入了 ID Embedding 等技术来实现物品表征。

在深入讨论了推荐系统的发展后，文章转向了大型语言模型(LLM)的应用，并探讨了其如何重新定义推荐系统。LLM 在文本生成和理解方面的强大能力使得其在推荐系统中可以承担各种角色，如特征提取、用户兴趣建模和直接完成推荐任务。

相较于传统推荐系统，LLM 具有通用性和高度一致性的优势。

此外，文章还介绍了 LangChain 框架，它为开发人员提供了管理和使用 LLM 的便利，并实现了类似推荐系统中的数据处理、特征工程等功能。文章最后对比了传统推荐系统和 LLM 在功能模块和架构方面的异同，指出了 LLM 在推荐系统中的优势和应用潜力。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 7086字 | 29分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★☆☆

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