从用户的历史中理解实时意图，如利用等深度学习模型来实现用户历史建模和理解等任务。 从用户的偏好中理解实时意图，如利用等神经网络模型来实现用户偏好建模和理解等任务。 将用户的实时意图转化为召回策略，如利用等多臂老虎机模型来实现召回策略的选择和优化等任务。 将用户的实时意图转化为召回条件，如利用等序列到序列模型 外汇数据 来实现召回条件的生成和执行等任务。 通过这些功能，我们可以从多种数据源中获取和分析用户的实时意图信息，从而为召回模型提供了强大的支持。
三、基于深度学习
的召回模型 用户的需求或兴趣是多样的，它们由用户的长期兴趣和短期偏好共同决定。例如，用户可能有个长期的兴趣爱好，如喜欢看科幻电影，但也可能有个短期的偏好，如最近想看些悬疑电影。用户的长期兴趣和短期偏好可能是相互影响和相互调节的，如因为喜欢看科幻电影，所以最近想看些科幻悬疑电影。因此，我们需要学习和预测用户的长期兴趣和短期偏好，从而实现基于行为和兴趣的召回。 例如，如果我们要召回些与电影相关的内 使用人工智能改善客户体验的 9 种有效方法 容或商品，我们可以利用用户的长期兴趣和短期偏好信息，根据不同的行为和兴趣，找出不同的候选集，如下图所示： 如何用大模型打造超级召回引擎 从图中可以看出，用户的长期兴趣和短期偏好信息可以帮助我们从多个角度和层次来召回与电影相关的内容或商品，如： 根据长期兴趣维度，召回与用户长期兴趣相关的内容或商品，如科幻电影、动作电影等。
根据短期偏好维度
召回与用户短期偏好相关的内容或商品，如悬疑电影、喜剧电影等。 根据行为维度，召回与用户行为相关的内容或商品，如最近浏览过的电影、最近收藏过的电影等。 根据兴趣维度，召回与用户兴趣相关的内容或商品，如最感兴趣的电来实现召回策略的影、最可能购 短信列表 买的电影等。 利用用户的长期兴趣和短期偏好的召回模型，可以提高召回的精准性和个性化，同时也可以提高召回的稳定性和灵活性，为用户提供更多的匹配和推荐。 那么，如何学习和预测用户的长期兴趣和短期偏好呢？这就需要借助人工智能大模型的能力，从用户的历史和实时的行为数据中学习用户的长期兴趣和短期偏好的表示，然后将它们用于召回的模型中。
这是个非常复杂的
过程，涉及到多个步骤和技术，如： 长期兴趣学习：从用户的历史行为数据中学习用户的长期兴趣的表示，如喜欢看科幻电影、喜欢看动作电影等 短期偏好学习：从用户的实时行为数据中学习用户的短期偏好的表示，如最近想看悬疑电影、最近想看喜剧电影等 行为预测：根据用户的长期兴趣和短期偏好的表示，预测用户的未来行为，如最有可能浏览的电影、最有可能收藏的电影等 兴趣预测：根据用户的长期兴趣和短期偏好的表示，预测用户的未来兴趣，如最感兴趣的电影、最可能购买的电影等 这些步骤和技术都需要大量的数据和计算资源，而且涉及到多种人工智能领域，如深度学习、推荐系统、机器学习等。