AI大模型在搜索推荐系统中的应用前景

1. 背景介绍

1.1 问题由来

随着互联网技术的迅猛发展，搜索推荐系统（Search and Recommendation System）已经成为各大平台、搜索引擎的核心竞争力之一。传统的搜索推荐系统基于统计学方法，通过用户行为数据进行推荐，这种方法虽然效果稳定，但灵活性不足，难以应对复杂多变的用户需求。人工智能，特别是深度学习技术的发展，为搜索推荐系统带来了新的突破。基于大模型的推荐技术能够直接从用户输入的文本中挖掘信息，进行理解和推理，从而提供个性化、多样化的推荐内容，大幅提升了用户体验。

1.2 问题核心关键点

当前，AI大模型在搜索推荐系统中的应用，已成为各大互联网公司争相研究的焦点。其核心在于如何高效利用预训练模型，对用户查询进行深度理解，从而提供精确的推荐结果。以下是基于大模型在搜索推荐系统中的应用的关键点：

• 预训练模型：利用大规模无标签文本数据进行预训练，获得丰富的语言和语义表示。
• 微调与适配：根据具体的搜索推荐任务，对预训练模型进行微调，学习目标任务下的特定知识。
• 多模态融合：结合文本、图像、音频等多模态信息，