Recommandation et personnalisation avec les LLM

Recommandation et personnalisation avec les LLM

Introduction

Les modèles de langage peuvent être utilisés pour créer des systèmes de recommandation sophistiqués et des expériences personnalisées. Ce tutoriel explore les différentes façons d'implémenter ces fonctionnalités avec les LLM.

Types de recommandation

1. Recommandation de contenu

• Articles
• Vidéos
• Produits
• Ressources éducatives
• Contenu personnalisé

2. Recommandation comportementale

• Basée sur l'historique
• Basée sur le contexte
• Basée sur les préférences
• Basée sur les interactions
• Basée sur les similarités

3. Recommandation contextuelle

• Basée sur la localisation
• Basée sur le temps
• Basée sur l'activité
• Basée sur l'environnement
• Basée sur les objectifs

Implémentation

1. Système de recommandation

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.
        """