LLM(大语言模型)与RAG(检索增强生成)的结合,正在改变智能推荐系统的格局。RAG通过引入外部知识,增强了LLM的生成能力,使其能够更准确地理解用户意图,从而推荐更符合用户需求的内容。在这一过程中,向量数据库作为关键组件,负责存储和检索向量表示的用户偏好和推荐内容。向量数据库的相似性检索功能,使得RAG能够快速找到与用户最相关的推荐内容,从而提升推荐系统的准确性和用户满意度。

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