生成式检索：个性化推荐的新方向

生成式检索模型：个性化推荐的全新方向

近年来，人工智能领域持续发展，生成式检索模型正在成为推荐系统的新宠。这种模型将生成式和稠密检索技术的优势相结合，为用户带来更个性化的体验。

LIGER 便是其中佼佼者，它通过相似度评分和下一个标记的目标来训练模型，并在推理过程中利用生成机制选择候选项并结合冷启动物品进行排名。研究人员指出，将密集型和生成式检索方法融合在一起潜力巨大，可以推动推荐系统发展迈向更个性化、更响应用户需求的方向。

此外，Mender 则是多模态生成式检索技术的代表作。它能够从用户的交互中识别出隐含的偏好，例如对某类产品的赞扬或抱怨，并将其转化为具体的喜好信息。通过将这些用户偏好与推荐模型相结合，Mender 可以提供更加精准、符合用户需求的个性化推荐。

对于企业应用而言，生成式检索模型带来了诸多优势:

• 降低成本: 生成式检索模型能有效降低基础设施和推理成本，即使数据量庞大也能保持稳定运行。
• 提升效率: 推理速度更快，能够实时提供更有效的推荐结果。
• 个性化体验: 根据用户的历史行为和偏好进行精准的推荐，提升用户体验。

随着生成式检索技术的不断发展，我们预计将看到更多创新应用案例出现，并在电商、企业搜索等领域发挥重要作用。