大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构实现》大数据平台层

注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

文章目录

  • 大模型企业应用落地系列三
    • 技术架构实现》大数据平台层
      • 大模型底座层具体实现
      • 大模型推荐技术发展趋势探讨
  • 总结

大模型企业应用落地系列三

技术架构实现》大数据平台层

大数据平台层是对话式推荐系统的重要基础,它集成了多种数据库和数据存储技术,以满足系统对数据处理和存储的多样化需求。基于大模型的对话式推荐系统在大数据平台层中,涉及到多种数据库和数据存储技术。这些技术包括图数据库Neo4j、NoSQL数据库HBase、分布式计算平台Hadoop、搜索引擎Elasticsearch、数据湖Hudi、数据仓库Hive、分析型数据库Apache Doris、列式数据库ClickHouse、向量数据库Milvus和云托管向量数据库Pinecone。下面将详细介绍每个数据库的特点及其在对话式推荐系统中的作用和价值:

  1. 图数据库Neo4j

    • 特点:Neo4j是一个高性能的图数据库,采用原生图存储方式,支持复杂的图查询语言Cypher。它具有高效的图数据处理能力和灵活的查询性能。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,Neo4j可用于存储用户与物品之间的关联关系,如用户的购买历史、浏览记录等。通过图算法,能计算物品间的相似度或用户的喜好程度,从而为用户提供更精准的推荐。
  2. NoSQL数据库HBase

    • 特点:HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,基于Hadoop文件系统HDFS提供大规模结构化数据存储。它具有良好的水平扩展能力,适合处理大规模数据集。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,HBase可用来存储大量的实时用户行为数据和物品元数据,结合Flink + Kafka流处理框架进行准实时的推荐算法计算。
  3. 分布式计算平台Hadoop

    • 特点:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中处理大型数据集。其核心是HDFS和MapReduce引擎。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,Hadoop主要作为底层数据处理平台,通过MapReduce作业实现对大量日志数据和用户行为数据的批量处理和分析,为推荐算法提供训练数据。
  4. 搜索引擎Elasticsearch

    • 特点:Elasticsearch是一个开源的搜索引擎,提供全文搜索能力,同时支持JSON数据的存储和检索。它具有高扩展性和快速的搜索性能。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,Elasticsearch可用作实时搜索和推荐引擎。通过索引用户和物品的相关信息,能快速响应用户的查询请求,并提供相关的推荐结果。
  5. 数据湖Hudi

    • 特点:Hudi是一个流式数据湖平台,允许在Hadoop兼容的存储上存储大量数据,同时提供记录级的插入、更新和删除操作。它支持两种原语:update / delete记录和变更流。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,Hudi可用于处理实时的用户行为数据,如点击、浏览和反馈信息。通过Hudi的记录级索引和变更流能力,能高效地更新用户画像和推荐模型,提升推荐的实时性和准确性。
  6. 数据仓库Hive

    • 特点:Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具,可将结构化数据存储在HDFS上,并使用HQL进行数据分析。它适合处理离线数据和批量处理任务。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,Hive用来存储历史用户行为数据和物品元数据,并进行大规模的离线分析和数据挖掘。通过定期的ETL任务,为推荐系统提供丰富的特征数据和训练集。
  7. 分析型数据库Apache Doris

    • 特点:Apache Doris是一款MPP类的数据库,专注于OLAP在线分析处理,具有高并发、低延迟和高可扩展性的特点。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,Doris主要用于用户和物品的在线分析处理。它能快速执行多维分析和复杂查询,为推荐算法提供实时的数据支持和用户画像构建,同时为BI可视化提供支持。
  8. 列式数据库ClickHouse

    • 特点:ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统,以高性能、实时数据分析著称,特别适合于海量数据的在线分析查询。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,ClickHouse可用于存储和查询用户行为日志和物品属性数据。由于其对高速查询和聚合操作的支持,能帮助推荐系统快速辅助分析用户建模。
  9. 向量数据库Milvus

    • 特点:Milvus是一个高性能的向量数据库,专门设计用于存储和搜索高维向量数据,如嵌入向量。它支持多种向量相似度计算方法,如余弦距离和欧氏距离。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,Milvus主要用于存储物品的嵌入向量,并通过向量搜索实现相似物品的快速查找。这有助于增强推荐系统的多样性和新颖性,同时结合大模型 + RAG检索增强生成,能够基于大模型生成包含物品信息的自然语言描述推荐结果。
  10. 云托管向量数据库Pinecone

    • 特点:Pinecone是一个云托管的向量数据库,专为机器学习模型设计,提供高性能的向量相似度搜索和聚类功能。它易于扩展和管理。
    • 作用价值:在对话式推荐系统中,Pinecone可用于存储和检索用户和物品的嵌入向量。通过高效的向量搜索,能加速推荐算法的执行,特别是在处理大规模向量数据时。

综上所述,大数据平台层中的各种数据库和数据存储技术相互协作,共同为对话式推荐系统提供了高效、可靠的数据处理和存储能力,是实现精准推荐的重要支撑。

大模型底座层具体实现

对话式推荐系统框架的技术架构中,大模型底座层是核心部分,它为整个系统提供了强大的语言理解和生成能力。这一层主要包括大模型底座和推荐微调大模型,这两个组件共同支撑着对话式推荐系统的智能化和个性化服务。下面详细描述大模型底座层的各个组成部分及其在对话式推荐系统中的作用和价值。下一篇文章详细讲解具体实现,敬请关注。

大模型推荐技术发展趋势探讨

推荐系统的下一代发展趋势大概率走向基于大模型的互动式的对话式推荐,互动形式包括文本、语音、图像、视频等多模态融合。

更多的技术交流和探讨也欢迎加我个人微信chenjinglei66。

总结

此文章有对应的配套新书教材和视频:

【配套新书教材】
《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色:本书从自然语言处理基础开始,逐步深入各种NLP热点前沿技术,使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例,契合公司实际工作场景技能,侧重实战。
全书共分为19章,详细讲解中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注、文本相似度算法、语义相似度计算、词频-逆文档频率(TF-IDF)、条件随机场、新词发现与短语提取、搜索引擎Solr Cloud和Elasticsearch、Word2vec词向量模型、文本分类、文本聚类、关键词提取和文本摘要、自然语言模型(Language Model)、分布式深度学习实战等内容,同时配套完整实战项目,例如对话机器人实战、搜索引擎项目实战、推荐算法系统实战。
本书理论联系实践,深入浅出,知识点全面,通过阅读本书,读者不仅可以理解自然语言处理的知识,还能通过实战项目案例更好地将理论融入实际工作中。
《分布式机器学习实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色:深入浅出,逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。

【配套视频】

推荐系统/智能问答/人脸识别实战 视频教程【陈敬雷】
视频特色:把目前互联网热门、前沿的项目实战汇聚一堂,通过真实的项目实战课程,让你快速成为算法总监、架构师、技术负责人!包含了推荐系统、智能问答、人脸识别等前沿的精品课程,下面分别介绍各个实战项目:
1、推荐算法系统实战
听完此课,可以实现一个完整的推荐系统!下面我们就从推荐系统的整体架构以及各个子系统的实现给大家深度解密来自一线大型互联网公司重量级的实战产品项目!
2、智能问答/对话机器人实战
由浅入深的给大家详细讲解对话机器人项目的原理以及代码实现、并在公司服务器上演示如何实际操作和部署的全过程!
3、人脸识别实战
从人脸识别原理、人脸识别应用场景、人脸检测与对齐、人脸识别比对、人脸年龄识别、人脸性别识别几个方向,从理论到源码实战、再到服务器操作给大家深度讲解!

自然语言处理NLP原理与实战 视频教程【陈敬雷】
视频特色:《自然语言处理NLP原理与实战》包含了互联网公司前沿的热门算法的核心原理,以及源码级别的应用操作实战,直接讲解自然语言处理的核心精髓部分,自然语言处理从业者或者转行自然语言处理者必听视频!

人工智能《分布式机器学习实战》 视频教程【陈敬雷】
视频特色:视频核心内容有互联网公司大数据和人工智能、大数据算法系统架构、大数据基础、Python编程、Java编程、Scala编程、Docker容器、Mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、分布式深度学习框架和神经网络算法、自然语言处理算法、工业级完整系统实战(推荐算法系统实战、人脸识别实战、对话机器人实战)。

上一篇:大模型企业应用落地》基于大模型的对话式推荐系统完整介绍
下一篇:大模型企业应用落地系列二》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构每层具体实现》数据层篇

你可能感兴趣的:(算法,人工智能,大数据,架构,大数据,ai,chatgpt,gpt,gpt-3,nlp)