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向量数据库赋能智能推荐系统的技术实践

时间：2025-07-08 15:15 来源： [编辑：广告推送]

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向量数据库 凭借 **embedding** 技术与 **LLM,结合ranking** 算法与 **非结构化数据** 处理能力,构建精准推荐体系,提升用户体验与转化率。

向量数据库 针对推荐场景设计:

· 兴趣标签索引:基于 **embedding** 中的用户兴趣建立索引,快速匹配物品;

· 实时行为索引:实时更新用户行为 embedding,调整推荐内容;

· 多样性控制索引:平衡相似性与多样性,避免推荐单一。某内容平台借此将推荐响应时间降至 90ms。

在 “LLM +ranking ” 流程中:

1. 用户与物品数据生成 **embedding** 存入数据库;

1. 向量数据库 召回候选物品;

模型与算法优化排序,生成推荐列表。该方案使某平台的点击率提升 26%。