推荐 AI 代理：整合大型语言模型进行交互式推荐
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过将推荐模型和大型语言模型相结合，本文介绍了一个名为 RecAgent 的高效框架，旨在创建一个多功能和交互式的推荐系统，通过整合大型语言模型，将传统的推荐系统转化为具有自然语言界面的交互系统。实验结果表明，RecAgent 作为一个对话式推荐系统表现出令人满意的性能，优于通用的大型语言模型。
研究者设计了一种基于Large Language Models (LLMs)的自主推荐代理系统RecMind，通过利用外部知识工具和个人数据，以及提出的Self-Inspiring算法来改善规划能力，实现了准确的个性化推荐。实验证明RecMind在多种推荐场景下表现优异，超过了现有的零/少样本LLM-based推荐方法，并与最近的预训练模型P5达到了竞争性的性能。
