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產(chǎn)品設(shè)計
如何用AI大模型打造超級召回引擎

如何用AI大模型打造超級召回引擎

召回模型是數(shù)字化營銷中最重要的組成部分之一，它決定了用戶能否看到最相關(guān)的內(nèi)容或商品，從而影響了用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。傳統(tǒng)的召回模型通常基于一些簡單的規(guī)則或統(tǒng)計方法，無法充分利用海量的數(shù)據(jù)和復雜的用戶行為。 隨著人工智能大模型的發(fā)展，我們有了更強大的工具來構(gòu)建基于深度數(shù)據(jù)處理的召回模型，從而提升召回的效果和效率。 本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹如何應(yīng)用人工智能大模型實現(xiàn)基于深度數(shù)據(jù)處理的召回模型，包括基于知識圖譜的召回模型、基于用戶實時意圖的召回模型、基于深度學習的召回模型和多路召回融合。本文還將給出一些實例和示意圖，幫助讀者理解和應(yīng)用這些模型。
用戶興趣和語義理解，讓人工智能大模型為你的數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)找到最佳召回

用戶興趣和語義理解，讓人工智能大模型為你的數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)找到最佳召回

召回模型是數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的核心環(huán)節(jié)，它決定了用戶能否看到與自己相關(guān)的內(nèi)容，從而影響用戶的滿意度和轉(zhuǎn)化率。 傳統(tǒng)的召回模型通?；谟脩舻男袨閿?shù)據(jù)和內(nèi)容的特征數(shù)據(jù)，通過一些簡單的規(guī)則或機器學習算法，來計算用戶和內(nèi)容的匹配度，然后按照一定的排序規(guī)則，向用戶推薦最匹配的內(nèi)容。 然而，這種方法存在一些局限性，比如數(shù)據(jù)稀疏、內(nèi)容冷啟動、用戶興趣變化等，導致召回效果不理想。 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是近年來出現(xiàn)的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，為召回模型提供了新的思路和方法。 人工智能大模型是指那些具有超大規(guī)模的參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學習模型，它們能夠在多個領(lǐng)域和任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的性能，甚至超越人類的水平。 人工智能大模型的優(yōu)勢在于它們能夠從海量的數(shù)據(jù)中學習到豐富的知識和語義，從而實現(xiàn)對用戶和內(nèi)容的深度理解，進而提高召回的精度和效率。 本文將從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹如何應(yīng)用人工智能大模型實現(xiàn)基于綜合分析的召回模型，主要包括基于用戶興趣的召回模型和基于語義理解的召回模型，以及它們在電商、廣告營銷和用戶增長等數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景和效果。 旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運營人員了解人工智能大模型的潛力和價值，以及如何利用它們來優(yōu)化數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)的召回效果。
分析評測
AI大模型哪家強？七大維度橫評四款主流大模型！

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過去這一年，國內(nèi)大廠們都發(fā)布了不少大模型，在表現(xiàn)上也是于GPT相差無幾。從表現(xiàn)來說，是真的有這么強，還是只是說說而已？作者評測了具有代表性的ChatGPT、文心一言、通義千問和訊飛星火，從不同維度上來說，它們各自的表現(xiàn)怎么樣？