Recomendação e personalização com LLMs

Recomendação e personalização com LLMs

Introdução

Os modelos de linguagem podem ser usados para criar sistemas de recomendação sofisticados e experiências personalizadas. Este tutorial explora as diferentes maneiras de implementar essas funcionalidades com LLMs.

Tipos de recomendação

1. Recomendação de conteúdo

• Artigos
• Vídeos
• Produtos
• Recursos educacionais
• Conteúdo personalizado

2. Recomendação comportamental

• Baseada no histórico
• Baseada no contexto
• Baseada nas preferências
• Baseada nas interações
• Baseada em similaridades

3. Recomendação contextual

• Baseada na localização
• Baseada no tempo
• Baseada na atividade
• Baseada no ambiente
• Baseada nos objetivos

Implementação

1. Sistema de recomendação

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.
        """