注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书 《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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大模型企业应用落地系列二
基于大模型的对话式推荐系统》心技术架构设计图
上一篇文章详细介绍了基于大模型的对话式推荐系统概念及原理，下面即将为对话式推荐系统技术架构解开神秘的面纱。对话式传统推荐系统基于大模型AI Agenti智能体构建，大模型充作大脑做任务规划，推荐算法做Agent执行，技术架构设计图 如图8-1所示。
图8-1 基于大模型的对话式推荐系统技术架构
该对话式推荐系统架构主要包括大数据平台层、大模型底座层、大模型管理层、推荐引擎层、对话管理层和用户交互层。大数据平台层涵盖多种数据库和数据存储技术，为推荐系统提供数据支持；大模型底座层包括大模型底座和推荐微调大模型，为系统提供语言处理和个性化推荐能力；大模型管理层从多个方面进行管理和优化，提升系统的智能性和性能；推荐引擎层通过多种算法和服务，实现个性化、高效且实时的推荐；对话管理层负责处理用户与系统的互动，确保推荐流程的连贯性和个性化；用户交互层则直接与用户交互，提升用户体验。各层协同工作，共同构建起强大的对话式推荐系统。
以下是基于文章对对话式推荐系统架构的精华总结：
- 大数据平台层 ：
- 涉及多种数据库和数据存储技术，包括图数据库Neo4j、NoSQL数据库HBase、分布式计算平台Hadoop、搜索引擎Elasticsearch、数据湖Hudi、数据仓库Hive、分析型数据库Apache Doris、列式数据库ClickHouse、向量数据库Milvus和云托管向量数据库Pinecone。
- 这些技术在对话式推荐系统中各司其职，共同构成高效、可靠的数据处理基础设施，为推荐系统提供数据支持。
- 大模型底座层 ：
- 包括大模型底座和推荐微调大模型。
- 大模型底座为推荐系统提供强大的语言处理能力，理解和生成自然语言，支持多种任务。
- 推荐微调大模型在大模型底座基础上通过领域内训练，更好地适应推荐任务，提高对用户查询的解析精度和相关推荐的准确性，提供个性化推荐。
- 大模型融入对话式推荐系统后，各方面能力得到提升，包括对话管理、实时反馈与调整、增强用户交互体验、跨领域知识整合等。
- 大模型管理层 ：
- 从推荐AI智能体管理、RAG检索增强生成、训练微调推理管理、多模态融合、大模型数据管理、大模型评测六个方面搭建。
- 推荐AI智能体管理协调和管理用户交互活动，确保推荐系统准确理解用户需求并提供高质量推荐服务。
- RAG检索增强生成结合检索技术和生成模型，提升推荐的准确性和丰富度。
- 训练微调推理管理涉及全参数微调、LoRA微调、训推一体化平台、推荐行为对齐和GPU资源分配等，优化推荐系统性能。
- 多模态融合增强系统对复杂用户需求的理解和响应能力，包括文本、图片、视频数据的处理和多模态对齐、端到端训练。
- 大模型数据管理确保数据质量、一致性和对模型训练优化的支持，包括数据清洗、标注、质量管理、元数据管理和可视化。
- 大模型评测对推荐系统的性能、效果和用户体验进行综合评估，包括交互式评测、可解释性和透明度评估、多轮对话效果评估、个性化推荐评测和冷启动推荐能力评估。
- 推荐引擎层 ：
- 涵盖离线推荐算法、准实时推荐算法、在线Web推荐服务、推荐策略与建模、推荐算法效果评估和大模型与推荐系统融合等模块。
- 离线推荐算法通过处理历史全量数据集生成初始推荐列表，包括深度因子分解机、协同过滤算法、Content - Based推荐、多策略融合算法和基于知识图谱的推荐等。
- 准实时推荐算法处理实时数据流，提供准实时个性化推荐，包括用户行为数据流处理、准实时协同过滤、准实时推荐策略融合、实时特征计算更新和准实时推荐结果生成。
- 在线Web推荐服务连接推荐系统与用户界面，提供实时、个性化和高性能推荐体验，包括实时用户偏好分析、智能实时精准排序、高并发缓存加速、在线推荐结果呈现和API网关访问授权。
- 推荐策略与建模采用多维策略和技术，提升推荐精确度、个性化和互动性，包括推荐位组合策略、用户画像、多模态信息建模、强化学习用户建模和心理学用户建模。
- 推荐算法效果评估涉及准确性、多样性、新颖性、排序质量等多个方面，通过AB测试平台等进行评估。
- 大模型与推荐系统融合包括大模型特征提取与整合、大模型用户行为理解、多模态推荐生成、上下文感知推荐和双塔模型召回，提升推荐的精度、个性化和用户体验。
- 对话管理层 ：
- 包括对话状态跟踪、对话策略管理、意图识别、敏感词过滤、对话上下文管理和对话效果分析六个关键方面。
- 负责处理和管理用户与系统之间的互动，确保推荐流程的连贯性和个性化。
- 用户交互层 ：
- 包括聊天界面、语音识别与合成、用户反馈收集、多平台适配、多模态媒体展示和个性化设置六个关键方面。
- 是对话式推荐系统与用户直接交互的部分，设计得当能提升用户体验，使系统更用户友好、直观且个性化。
对话式推荐系统技术架构的每一层更加深入的分析解读具体实现
下一篇文章详细讲解技术架构的每一层，更加深入的分析解读具体实现，敬请关注。
大模型推荐技术发展趋势探讨
推荐系统的下一代发展趋势大概率走向基于大模型的互动式的对话式推荐，互动形式包括文本、语音、图像、视频等多模态融合。
更多的技术交流和探讨也欢迎加我个人微信chenjinglei66。
总结
此文章有对应的配套新书教材和视频：
【配套新书教材】
《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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全书共分为19章，详细讲解中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注、文本相似度算法、语义相似度计算、词频-逆文档频率(TF-IDF)、条件随机场、新词发现与短语提取、搜索引擎Solr Cloud和Elasticsearch、Word2vec词向量模型、文本分类、文本聚类、关键词提取和文本摘要、自然语言模型（Language Model）、分布式深度学习实战等内容，同时配套完整实战项目，例如对话机器人实战、搜索引擎项目实战、推荐算法系统实战。
本书理论联系实践，深入浅出，知识点全面，通过阅读本书，读者不仅可以理解自然语言处理的知识，还能通过实战项目案例更好地将理论融入实际工作中。
《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。
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2、智能问答/对话机器人实战
由浅入深的给大家详细讲解对话机器人项目的原理以及代码实现、并在公司服务器上演示如何实际操作和部署的全过程！
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