构建一个基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 的内容推荐系统，是将传统"信息检索 + 个性化推荐"与大语言模型（LLM）的自然语言理解与生成能力相结合的一种先进方式。它不仅能实现语义级别的精准匹配 ，还能通过自然语言解释推荐理由，提升用户体验和可信度。
下面从 整体流程、核心模块、数据流转 三个维度详细说明：
一、RAG 内容推荐系统的整体流程
推荐 ≠ 固定规则匹配，而是"理解用户意图 → 检索最相关内容 → 生成有解释的推荐"
典型流程如下（7步闭环）：
-
用户输入自然语言请求
（如："我想看一部轻松搞笑的国产电影，适合周末放松。"）
-
查询优化（Query Rewriting）
- 使用 LLM 或规则对原始请求进行标准化、关键词扩展
- 输出：更利于检索的结构化/关键词增强查询 例："类型=喜剧，地区=中国，情绪=轻松，场景=周末休闲"
-
混合检索（Hybrid Retrieval）
- 向量检索：将查询嵌入为向量，在向量数据库中找语义相似的内容（如电影简介、标签、评论）
- 关键词/BM25检索：同时用关键词匹配标题、导演、演员等字段
- 合并结果，得到 Top-K 候选内容（如 10 部电影）
-
重排序与筛选（Reranking & Filtering）
- 使用 Cross-Encoder 或业务规则（如热度、评分、时效性）对候选内容重新打分排序
- 去除重复、低质或不符合上下文的内容
-
构建增强提示（Prompt Augmentation）
将以下信息打包成 LLM 的输入：
- 用户原始问题
- 筛选后的 Top-3~5 推荐内容（含元数据：片名、简介、评分、标签等）
- 系统指令（如："请用中文推荐1部最匹配的电影，并说明理由，不要编造信息"）
-
大模型生成推荐回答
LLM 基于上下文生成自然、连贯、有解释的回答：
"根据您的需求，我推荐《你好，李焕英》。这是一部2021年上映的国产喜剧电影，由贾玲执导，讲述母女温情与幽默交织的故事，豆瓣评分8.1，非常适合周末放松观看。"
-
（可选）反馈与迭代
- 记录用户点击/跳过行为
- 用于优化检索模型、重排序策略或更新知识库
二、核心模块与技术组件
| 模块 | 功能 | 常用工具/技术 |
|---|---|---|
| 知识库构建 | 存储待推荐内容（电影、商品、文章等）及其元数据 | CSV/JSON/PDF → 文本提取（Tika, PyPDF） |
| 文本分块（Chunking） | 将长内容切分为语义单元（如每部电影 = 1 chunk） | 固定长度 / 递归分块 / 按结构分块 |
| 嵌入模型（Embedding） | 将文本转为向量 | text-embedding-ada-002、bge-large-zh、Sentence-BERT |
| 向量数据库 | 存储内容向量，支持快速 ANN 检索 | FAISS、Pinecone、Milvus、Chroma、Qdrant |
| 检索器（Retriever） | 执行混合检索（向量 + 关键词） | LangChain、LlamaIndex、自定义 |
| 重排序模型 | 提升 Top-K 相关性 | Cross-Encoder（如 bge-reranker）、业务规则 |
| 大语言模型（LLM） | 生成自然语言推荐 | GPT-4、Claude、Qwen、Llama3、本地 Ollama 模型 |
| 提示模板（Prompt Template） | 控制生成风格与约束 | Jinja2 模板，含"仅基于以下信息回答"等指令 |
三、数据流转示意图
graph LR
A[用户自然语言请求] --> B(Query Embedding)
B --> C{向量数据库}
C --> D[Top-K 候选内容]
E[关键词/BM25检索] --> D
D --> F[Reranker / 业务过滤]
F --> G[精选3-5条内容]
G --> H[构建 Prompt：
用户问题 + 内容片段 + 指令] H --> I[LLM 生成推荐回答] I --> J[返回给用户] J --> K{用户反馈？} K -- 是 --> L[记录行为日志] L --> M[用于优化检索/排序模型]
用户问题 + 内容片段 + 指令] H --> I[LLM 生成推荐回答] I --> J[返回给用户] J --> K{用户反馈？} K -- 是 --> L[记录行为日志] L --> M[用于优化检索/排序模型]
四、实际案例：电影推荐系统（简化版）
知识库示例（JSON）：
json
[
{
"id": "m001",
"title": "你好，李焕英",
"genre": ["喜剧", "剧情"],
"country": "中国",
"year": 2021,
"rating": 8.1,
"summary": "讲述女主角穿越回1981年，与年轻时的母亲成为闺蜜的故事..."
},
{
"id": "m002",
"title": "流浪地球2",
"genre": ["科幻", "灾难"],
"country": "中国",
"year": 2023,
"rating": 8.3,
"summary": "太阳即将毁灭，人类启动'流浪地球'计划..."
}
]流程执行：
-
用户问："想看轻松点的国产喜剧"
-
查询嵌入 → 向量检索 → 返回 m001（高相关）
-
构建 Prompt：
你是一个电影推荐助手。请根据以下信息回答： 用户问题：想看轻松点的国产喜剧 可选电影： - 《你好，李焕英》：国产喜剧，2021年，评分8.1，讲述母女温情与幽默... 要求：只推荐1部，说明理由，不编造未提及信息。 -
LLM 输出自然语言推荐
五、优势 vs 传统推荐系统
| 维度 | 传统推荐（协同过滤/内容过滤） | RAG 推荐系统 |
|---|---|---|
| 可解释性 | 弱（"因为你看了A，所以推荐B"） | 强（自然语言解释） |
| 冷启动 | 新物品难推荐 | 只要有文本描述即可 |
| 语义理解 | 依赖标签/ID | 理解"轻松""感人"等抽象概念 |
| 动态更新 | 需重新训练模型 | 只需更新知识库 |
| 多模态扩展 | 困难 | 可结合图片/视频描述（通过OCR/ASR） |
六、注意事项与优化方向
- 避免幻觉：严格限制 LLM 仅使用检索到的内容
- 延迟控制：向量检索 + 轻量 LLM（如 Qwen-1.8B）可做到 <1s 响应
- 个性化：可在检索前加入用户画像（如"用户偏好科幻"）作为查询增强
- 无向量化方案：对于结构化数据（如餐厅、商品），可用 Agentic RAG（见资料 [4]），直接用条件过滤代替向量检索
总结
RAG 内容推荐 = 语义检索 + 可信生成
它把"推荐"从黑盒变成可解释、可验证、可更新的智能服务，特别适合需要透明度、专业性、实时性的场景（如电商、教育、医疗、媒体）。