传统的召回模型通常基于些简单

[Reddi2]

的规则或统计方法无法充分利用海量的数据和复杂的用户行为。 随着人工智能大模型的发展我们有了更强大的工具来构建基于深度数据处理的召回模型从而提升召回的效果和效率。


本文将从产品经理的视角介绍如何应用人工智能大模型实现基于深度数据处理的召回模型包括基于知识图谱的召回模型、基于用户实时意图的召回模型、基于深度学习的召回模型和多路召回融合。


本文还将给出些实例和示意图帮助读者理解和 哥伦比亚 whatsapp 筛查 应用这些模型。 召回模型的目的是从海量的内容或商品中快速地找出最符合用户需求或兴趣的候选集为后续的排序和推荐做准备。


召回模型的好坏直接影响了用户体验和业务收益因此是数字化营销中不可或缺的核心环节。 然而召回模型的构建并不容易它面临着以下几个挑战： 数据量巨大：随着互联网的发展内容或商品的数量呈指数级增长如何在有限的时间和资源内从海量的数据中筛选出最相关的候选集是个非常困难的问题。