Recomendación y personalización con los LLM

Recomendación y personalización con los LLM

Introducción

Los modelos de lenguaje se pueden utilizar para crear sistemas de recomendación sofisticados y experiencias personalizadas. Este tutorial explora las diferentes formas de implementar estas funcionalidades con los LLM.

Tipos de recomendación

1. Recomendación de contenido

• Artículos
• Vídeos
• Productos
• Recursos educativos
• Contenido personalizado

2. Recomendación comportamental

• Basada en el historial
• Basada en el contexto
• Basada en las preferencias
• Basada en las interacciones
• Basada en las similitudes

3. Recomendación contextual

• Basada en la ubicación
• Basada en el tiempo
• Basada en la actividad
• Basada en el entorno
• Basada en los objetivos

Implementación

1. Sistema de recomendación

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.
        """