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想做一个书单推荐系统,现在最好的办法是不是结合 RAG 和 LLM
pureGirl
· 2025-4-9 11:48:13 · 723 次点击
有自己的知识库,但是非常庞大
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·
723 次点击
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最新评论
6 条回复
沙发
fengci
小成
2025-4-9 11:57:07
https://www.readthistwice.com/ 你再找这个?
板凳
kenshinhu
小成
2025-4-9 11:58:15
RAG 的话感觉仅要书本目录+书本摘要放到一个 graph 上,之后接通 LLM 就可以了。 最近我也在研究这块,有意向的话大家一起探讨一下
地板
zqqian
初学
2025-4-9 12:02:56
一般都是这样做的:先用嵌入模型得到每条数据的向量。在推荐的时候根据关键词,计算距离最近的前 100 个条目,然后都喂给大模型让大模型推荐
5#
pureGirl
楼主
小成
2025-4-9 12:05:41
@fengci 我要做企业定制化的那种
6#
pureGirl
楼主
小成
2025-4-9 12:06:21
@kenshinhu 之前考虑的一直都是向量数据库,还没想过用知识图谱做
7#
kenshinhu
小成
2025-4-9 12:08:42
@pureGirl 向量仅是针对字面上的距离来查找,如果想更深一层,想通过作者之间的联系来做相似性推荐的话 Graph 是一个不错的选择,况且现在 Neo4j 也是支持 Vector 的,仅要根据成本选对 embedding 模型即可
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