前言

在資訊爆炸的時代，如何高效率地連接使用者與巨量資訊已成為一項重要挑戰。推薦系統作為人工智慧的重要分支，透過深入挖掘使用者行為和興趣，推動了個性化資訊分發的進步。然而，傳統推薦系統在冷啟動問題、長尾效應處理以及複雜語義理解等方面仍然面臨諸多瓶頸。近年來，大語言模型（Large Language Model，LLM）的引入為這些難題的解決帶來了全新的技術想法。

LLM 憑藉其強大的自然語言理解能力和上下文學習能力，正在徹底改變推薦系統的技術格局。從捕捉使用者隱含需求，到生成語義豐富的嵌入表示，再到利用預訓練知識完成複雜推薦任務，LLM 展現了顯著的性能優勢。無論是精準人物誌、即時推薦回應，還是排序最佳化和生成式推薦，LLM 都展現出了前所未有的能力。基於此，本書系統性地剖析了LLM 與推薦系統的融合應用，涵蓋技術原理、開發方法及實戰案例，旨在為讀者提供完整的知識系統和實用的開發指導。

全書分為4 部分，共12 章，內容層層遞進，逐步引導讀者從技術理解走向實戰開發，最終建構高效、智慧化的推薦系統。

第1 部分（第1、2 章）著重介紹推薦系統的技術框架和LLM 的結合點，剖析冷啟動問題和長尾使用者最佳化等核心挑戰，並詳解資料清洗、人物誌與特徵工程的方法。

第2 部分（第3~5 章）深入解析LLM 的核心技術，包括嵌入生成、生成式推薦和預訓練模型應用，幫助讀者掌握建構智慧推薦系統的關鍵能力。

第3 部分（第6~8 章）探討推薦系統的進階最佳化技術，如微調方法、上下文學習和Prompt（提示詞）工程，並展示多工學習與互動式推薦的實踐方法。

第4 部分（第9~12 章）結合實戰專案，展示推薦系統從開發到部署的完整流程，涵蓋資料處理、模型開發與最佳化、系統上線及性能監控。

本書注重理論與實踐的結合，每章都包含詳盡的程式範例和真實運行結果，確保讀者能夠將所學內容付諸實踐。書中引用了諸多先進工具與框架，包括Hugging Face 的Transformer 庫、ONNX 最佳化工具和分散式推理框架等，為建構工業級推薦系統提供了堅實的技術基礎。同時，本書與產業需求緊密結合，特別適合希望將推薦技術應用於實際業務場景的開發者與研究人員。

希望透過本書，讀者不僅能夠全面掌握LLM 與推薦系統的關鍵技術，還能在實際項目中建構高效、精準的智慧推薦系統，提供給使用者更優質的資訊服務。如果在學習本書的過程中發現問題或有疑問，可發送郵件至booksaga@126.com，郵件主題為「大模型智慧推薦系統：技術解析與開發實踐」。





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作者