在人工智能领域,大型语言模型(LLMs) 为新一代推荐系统的开发提供了巨大的潜力,尤其是在提升交互性、可解释性和可控性方面。然而,由于缺乏特定领域的知识,通用型LLM直接应用于推荐领域并不可行。RecAI项目旨在通过研究各种策略,将LLM融入到推荐系统中,从而弥合这一差距。这种整合被称为LLM4Rec。
RecAI项目的目标是通过全方位的视角和方法,反映出真实世界对LLM4Rec的需求。通过全局视角,项目希望将LLM4Rec的大部分实际需求整合到一种或多种技术之中,最终创建出更智能、互动和以用户为中心的推荐系统。
推荐AI代理(Recommender AI Agent)
推荐AI代理结合了LLMs和传统推荐模型的优势。LLMs提供自然的交互和智能响应,但缺乏领域特定的专长;而传统推荐系统在域内数据训练方面出众,但局限于结构化数据,缺乏交互性。该技术将传统模型如矩阵分解转化为对话式、互动性强、可解释的推荐系统。
选择性知识插件(Selective Knowledge Plugin)
为增强LLM在特定领域的能力,而不对模型进行微调,通过提示向LLMs注入选择性知识。这种方法实现了向LLMs中注入大规模、不断发展的特定领域数据模式。
嵌入RecLM(Embedding RecLM)
在多种情境下,包括推荐系统和检索扩展生成,密集检索是一个关键组成部分。RecLM-emb专注于为了检索目标进行优化的嵌入,将任何文本形式的数据(如搜索查询、商品描述和用户指令)嵌入到检索之中。
生成式RecLM(Generative RecLM)
针对特定领域的数据模式,将通用的语言模型调整为推荐器。 通过监督式微调和强化学习,提高其遵循指令的能力。这适用于评级员、对话推荐器和用户模拟器等应用。
模型解释器(Model Explainer)
深度学习驱动的推荐系统因其高效性被广泛应用,但往往缺乏可解释性,不够透明。RecExplainer利用LLMs作为代理模型,以理解和模仿目标推荐模型,实现推荐系统的新解释方式。
RecLM评估器(RecLM Evaluator)
评估是识别模型能力和需改进领域的关键。随着语言模型作为推荐器的出现,评估方法与传统方式差异显著。RecLM Evaluator提供全面的评估服务,包括检索、排序、解释能力和通用AI能力的评估,支持训练好的LLM或API(如Azure OpenAI API)。
RecAI项目欢迎各类贡献与建议。贡献者须同意一份贡献者许可协议(CLA),以确保有权并实际授权使用其贡献。此项目采用微软开源行为守则,以确保合作环境。
RecAI项目在MIT许可下使用,用户可根据条件自由使用并修改项目内容。
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请参阅RecAI: Responsible AI FAQ,以了解有关RecAI系统的目的、能力和局限性的更多信息。
如 果该项目对您的研究有帮助,请在相关研究中引用其论文:
@article{lian2024recai,
title={RecAI: Leveraging Large Language Models for Next-Generation Recommender Systems},
author={Lian, Jianxun and Lei, Yuxuan and Huang, Xu and Yao, Jing and Xu, Wei and Xie, Xing},
journal={arXiv preprint arXiv:2403.06465},
year={2024}
}
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