大模型智能推薦系統(tǒng)：技術解析與開發(fā)實踐

目    錄
第1部分  理論基礎與技術框架
第1章  大語言模型推薦系統(tǒng)的技術框架 3
1.1  基本技術詳解 3
1.1.1  Transformer架構(gòu)基礎 3
1.1.2  注意力機制 8
1.1.3  大規(guī)模向量檢索技術 13
1.1.4  Prompt工程與上下文學習技術 17
1.1.5  計算性能優(yōu)化與并行訓練技術 21
1.2  大語言模型推薦系統(tǒng)的核心模塊 24
1.2.1  嵌入生成與用戶畫像建模 25
1.2.2  嵌入生成模塊 29
1.2.3  召回模塊 32
1.2.4  排序模塊 35
1.2.5  實時推薦與上下文處理模塊 38
1.3  推薦系統(tǒng)的關鍵挑戰(zhàn)與解決技術 41
1.3.1  數(shù)據(jù)稀疏性問題 41
1.3.2  高并發(fā)環(huán)境詳解 45
1.4  本章小結(jié) 50
1.5  思考題 51
第2章  數(shù)據(jù)處理與特征工程 52
2.1  數(shù)據(jù)清洗與標準化 52
2.1.1  異構(gòu)數(shù)據(jù)格式標準化處理 52
2.1.2  數(shù)據(jù)噪聲過濾與異常檢測 56
2.2  用戶畫像與物品畫像的構(gòu)建 60
2.2.1  用戶興趣特征生成 61
2.2.2  基于嵌入向量的物品特征提取 65
2.3  特征交互與場景特征生成 69
2.3.1  特征交叉組合實現(xiàn) 69
2.3.2  領域知識的上下文特征增強 73
2.4  本章小結(jié) 77
2.5  思考題 77
第2部分  核心技術解析
第3章  嵌入技術在推薦系統(tǒng)中的應用 81
3.1  用戶行為嵌入生成技術 81
3.1.1  基于大語言模型的用戶行為編碼 81
3.1.2  時間序列特征的嵌入優(yōu)化 84
3.2  多模態(tài)數(shù)據(jù)嵌入技術 88
3.2.1  文本、圖像與視頻嵌入的融合方法 88
3.2.2  基于CLIP模型的多模態(tài)特征聯(lián)合嵌入 92
3.3  嵌入向量的存儲與檢索優(yōu)化 95
3.3.1  使用Faiss進行高效向量檢索 95
3.3.2  向量檢索優(yōu)化 98
3.3.3  文本嵌入向量生成 100
3.4  自監(jiān)督嵌入學習方法 103
3.4.1  自監(jiān)督學習基本原理 103
3.4.2  基于對比學習的嵌入生成 106
3.5  本章小結(jié) 110
3.6  思考題 111
第4章  生成式推薦：從特征到內(nèi)容 112
4.1  大語言模型生成特征的技術方法 112
4.1.1  GPT生成用戶興趣特征與物品特征 112
4.1.2  T5模型與文本生成 115
4.2  大語言模型生成推薦內(nèi)容 118
4.2.1  個性化商品描述與廣告文案生成 118
4.2.2  基于用戶歷史行為生成推薦 121
4.3  生成式推薦系統(tǒng)的優(yōu)化與評估 127
4.3.1  推薦生成結(jié)果過濾 127
4.3.2  評估：生成內(nèi)容與用戶點擊率 130
4.4  生成約束與RLHF 133
4.4.1  生成約束在推薦任務中的實現(xiàn) 133
4.4.2  基于RLHF的生成質(zhì)量優(yōu)化技術 136
4.5  本章小結(jié) 140
4.6  思考題 140
第5章  預訓練語言模型在推薦系統(tǒng)中的應用 142
5.1  預訓練語言模型的架構(gòu)設計 142
5.1.1  使用PLM進行用戶與物品的聯(lián)合建模 142
5.1.2  Transformer架構(gòu)對推薦效果的提升 146
5.2  預訓練語言模型在冷啟動推薦中的應用 149
5.2.1  用戶冷啟動與物品冷啟動的特征生成 149
5.2.2  基于上下文學習的冷啟動推薦 153
5.2.3  利用生成模型創(chuàng)建冷啟動數(shù)據(jù) 160
5.3  代碼實戰(zhàn)：基于MIND數(shù)據(jù)集構(gòu)建預訓練推薦系統(tǒng) 163
5.3.1  數(shù)據(jù)集加載與預處理 163
5.3.2  用戶與物品特征的嵌入生成 166
5.3.3  預訓練模型的構(gòu)建與優(yōu)化 169
5.3.4  推薦結(jié)果的推理與評估 172
5.3.5  模型改進與迭代開發(fā) 175
5.4  本章小結(jié) 181
5.5  思考題 182
第3部分  模型優(yōu)化與進階技術
第6章  微調(diào)技術與個性化推薦 185
6.1  微調(diào)推薦模型的關鍵技術 185
6.1.1  PEFT 185
6.1.2  RLHF 191
6.2  個性化推薦系統(tǒng)的實現(xiàn) 196
6.2.1  針對長尾用戶的微調(diào)策略 196
6.2.2  微調(diào)后推薦系統(tǒng)的效果提升 201
6.3  案例分析：TALLRec框架在個性化推薦中的應用 206
6.3.1  微調(diào)模型的訓練與部署 206
6.3.2  基于用戶行為的個性化推薦實現(xiàn) 210
6.3.3  TALLRec的多任務學習在推薦中的應用 214
6.4  參數(shù)高效微調(diào)（LoRA）的實現(xiàn)與應用 219
6.4.1  LoRA技術的具體實現(xiàn)與代碼分析 219
6.4.2  LoRA優(yōu)化推薦系統(tǒng)的實際案例 222
6.5  本章小結(jié) 227
6.6  思考題 228
第7章  上下文學習與直接推薦技術 229
7.1  大語言模型上下文學習的技術實現(xiàn) 229
7.1.1  提示詞工程 229
7.1.2  動態(tài)上下文學習與實時推薦 231
7.2  Prompt優(yōu)化與自適應推薦系統(tǒng) 234
7.2.1  連續(xù)Prompt生成 234
7.2.2  用戶意圖檢測與自適應推薦算法 236
7.3  基于Few-shot和Zero-shot的推薦任務 239
7.3.1  Few-shot推薦任務的案例與技術解析 239
7.3.2  Zero-shot推薦任務案例分析 242
7.4  本章小結(jié) 248
7.5  思考題 248
第8章  多任務學習與交互式推薦系統(tǒng) 250
8.1  多任務學習模型的架構(gòu)設計 250
8.1.1  多任務學習模型在推薦中的應用 250
8.1.2  多任務優(yōu)化 253
8.2  交互式推薦系統(tǒng)的智能體架構(gòu) 257
8.2.1  交互式推薦中的Agent系統(tǒng)簡單實現(xiàn) 257
8.2.2  用戶實時反饋對推薦模型的動態(tài)更新 259
8.3  實戰(zhàn)案例：基于LangChain實現(xiàn)對話式推薦 262
8.3.1  用戶對話驅(qū)動的推薦生成 262
8.3.2  多輪對話中的上下文管理問題 264
8.3.3  對話與推薦融合 266
8.3.4  云端部署LangChain系統(tǒng) 268
8.4  本章小結(jié) 271
8.5  思考題 272
第4部分  實戰(zhàn)與部署
第 9 章  排序算法與推薦結(jié)果優(yōu)化 275
9.1  排序算法的核心技術 275
9.1.1  Transformer生成排序特征的方法 275
9.1.2  CTR預測模型 277
9.2  排序優(yōu)化的代碼實現(xiàn) 280
9.2.1  Wide&Deep模型排序案例 281
9.2.2  使用GBDT進行特征排序與評分 284
9.3  基于Learning-to-Rank的排序優(yōu)化 287
9.3.1  Pointwise、Pairwise和Listwise方法解析 288
9.3.2  使用Learning-to-Rank優(yōu)化推薦系統(tǒng)排序的案例 290
9.4  本章小結(jié) 295
9.5  思考題 296
第10章  冷啟動問題與長尾問題詳解 298
10.1  冷啟動問題的技術解決方案 298
10.1.1  利用大語言模型生成初始用戶行為樣本 298
10.1.2  新品與冷門內(nèi)容的長尾推薦 301
10.2  長尾用戶的動態(tài)興趣建模 303
10.2.1  興趣遷移 303
10.2.2  基于行為序列的動態(tài)特征生成 305
10.3  冷啟動推薦的案例分析 307
10.3.1  冷啟動推薦系統(tǒng)的代碼實現(xiàn) 307
10.3.2  基于大語言模型的物品冷啟動解決方案 309
10.3.3  長尾內(nèi)容的推薦優(yōu)化 311
10.3.4  案例實戰(zhàn)：公眾號冷啟動推薦 313
10.4  本章小結(jié) 315
10.5  思考題 316
第11章  推薦系統(tǒng)開發(fā)基礎 317
11.1  推薦系統(tǒng)的分布式架構(gòu)設計 317
11.1.1  微服務框架下的推薦模塊部署 317
11.1.2  ONNX模型轉(zhuǎn)換與TensorRT推理加速 319
11.1.3  分布式向量檢索服務的負載均衡 322
11.1.4  高可用推薦服務容錯與恢復機制 324
11.2  推薦服務的高并發(fā)優(yōu)化 326
11.2.1  實時推薦服務的緩存機制設計 326
11.2.2  異步處理與批量推理的性能提升 329
11.2.3  動態(tài)負載均衡在推薦服務中的應用 331
11.2.4  使用分布式消息隊列優(yōu)化高并發(fā)推薦流 333
11.3  推薦系統(tǒng)的日志與監(jiān)控模塊 336
11.3.1  實時監(jiān)控系統(tǒng)性能與用戶行為數(shù)據(jù) 336
11.3.2  日志采集與分布式存儲架構(gòu) 338
11.3.3  異常檢測與告警系統(tǒng) 341
11.3.4  推薦效果評估反饋 345
11.4  本章小結(jié) 348
11.5  思考題 348
第12章  基于大模型的電商平臺推薦系統(tǒng)開發(fā) 350
12.1  項目規(guī)劃與系統(tǒng)設計 350
12.1.1  基于大語言模型的推薦系統(tǒng)整體架構(gòu)設計 350
12.1.2  需求分析與功能模塊劃分 353
12.2  數(shù)據(jù)管理模塊 355
12.2.1  數(shù)據(jù)采集、清洗與規(guī)范化 355
12.2.2  用戶與物品特征生成 357
12.3  嵌入生成與召回模塊開發(fā) 361
12.3.1  基于大模型的嵌入生成 361
12.3.2  向量檢索與召回 363
12.4  排序與優(yōu)化模塊 365
12.4.1  CTR生成式排序模型 365
12.4.2  使用LTR優(yōu)化推薦效果 368
12.5  系統(tǒng)部署與實時服務 371
12.5.1  模型轉(zhuǎn)換與ONNX優(yōu)化 371
12.5.2  分布式推理服務與API接口開發(fā) 373
12.5.3  模型微調(diào)與部署 376
12.6  性能監(jiān)控與日志分析 380
12.7  本章小結(jié) 383
12.8  思考題 384