May, 2024
基于提示的半结构化自然语言状态追踪的检索增强型对话推荐
Retrieval-Augmented Conversational Recommendation with Prompt-based Semi-Structured Natural Language State Tracking
Sara Kemper, Justin Cui, Kai Dicarlantonio, Kathy Lin, Danjie Tang...
TL;DR对话式推荐系统必须理解用户偏好和意图的丰富多样的自然语言表达，而这些表达通常以间接方式传达（例如：“我在控制体重”）。这些复杂的话语使得检索相关物品变得具有挑战性，尤其是当只使用通常不完整或过时的元数据时。幸运的是，许多领域都有丰富的商品评价，这些评价涵盖标准的元数据类别并提供与用户兴趣相匹配的复杂意见（例如：“适合约会的高档场所”）。然而，直到最近，大尺度语言模型让我们能够揭示用户偏好表达和用户生成评价之间的常识联系。进一步而言，大尺度语言模型还能够实现半结构化对话状态跟踪、复杂意图和偏好理解，以及生成推荐、解释和问题回答等新颖范式。因此，我们引入了一种名为 RA-Rec 的新技术，一种以大尺度语言模型为驱动的检索增强型对话状态跟踪系统，用视频、开源 GitHub 存储库和可交互的 Google Colab 笔记本展示了这项技术。