在个性化内容推荐成为日常的今天,RecAI项目以其开源AI推荐系统,为我们带来了前所未有的定制体验。本文将带您深入了解RecAI如何融合大型语言模型(LLM),打造一个更智能、更互动、更用户友好的推荐环境。
一、RecAI项目简介
二、推荐人工智能代理(InteRecAgent)
InteRecAgent(交互式推荐代理)是一个框架,用于利用预训练的特定领域推荐工具(如SQL工具、基于ID的推荐模型)和大型语言模型(LLM)来实现一个交互式的对话推荐代理。在此框架中,LLM主要负责与用户交互并解析用户兴趣作为输入给推荐工具,这些推荐工具负责寻找合适的项目。
在InteRecAgent框架中,推荐工具分为三个主要类别:查询、检索和排名。你需要提供LLM和预配置的特定领域推荐工具的API,以便使用InteRecAgent框架构建一个交互式推荐代理。在InteRecAgent中,既不更新LLM,也不修改推荐工具。
InteRecAgent的关键组件
-
LLM:作为对话代理的大型语言模型。
-
物品信息表:详尽地记录物品的各类信息。
-
查询模块:利用SQL技术快速检索物品信息。
-
检索模块:根据用户意图智能检索候选物品。
-
排名模块:根据模式(受欢迎度、相似性、偏好)优化候选物品排名,满足用户个性化需求。
选择性知识插件

三、嵌入式推荐语言模型(RecLM-emb)

四、生成推荐语言模型(RecLM-gen)
五、推荐模型解释器(RecExplainer)
