التوصية والتخصيص باستخدام نماذج اللغة الكبيرة

التوصية والتخصيص باستخدام نماذج اللغة الكبيرة

مقدمة

يمكن استخدام نماذج اللغة لإنشاء أنظمة توصية متطورة وتجارب مخصصة. يستعرض هذا الدرس الطرق المختلفة لتنفيذ هذه الوظائف باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM).

أنواع التوصية

1. توصية المحتوى

• المقالات
• مقاطع الفيديو
• المنتجات
• الموارد التعليمية
• المحتوى المخصص

2. التوصية السلوكية

• بناءً على السجل
• بناءً على السياق
• بناءً على التفضيلات
• بناءً على التفاعلات
• بناءً على أوجه التشابه

3. التوصية السياقية

• بناءً على الموقع الجغرافي
• بناءً على الوقت
• بناءً على النشاط
• بناءً على البيئة
• بناءً على الأهداف

التنفيذ

1. نظام التوصية

from openai import OpenAI
import json
from typing import List, Dict, Any
import numpy as np

class RecommendationSystem:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
    
    def generate_recommendations(self, user_profile: Dict[str, Any], 
                               available_items: List[Dict[str, Any]], 
                               recommendation_type: str = "content") -> List[Dict[str, Any]]:
        prompt = self._create_recommendation_prompt(user_profile, available_items, recommendation_type)
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Tu es un expert en systèmes de recommandation."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.5
        )
        
        return json.loads(response.choices[0].message.content)
    
    def _create_recommendation_prompt(self, user_profile: Dict[str, Any], 
                                    available_items: List[Dict[str, Any]], 
                                    recommendation_type: str) -> str:
        return f"""
        Génère des recommandations {recommendation_type} pour l'utilisateur suivant :
        
        Profil utilisateur : {json.dumps(user_profile, indent=2)}
        Items disponibles : {json.dumps(available_items, indent=2)}
        
        Pour chaque recommandation, fournis :
        1. L'item recommandé
        2. Le score de pertinence
        3. Les raisons de la recommandation
        4. Des alternatives
        
        Réponds au format JSON.
        """