大型语言模型 (LLM) 正在彻底改变搜索引擎、自然语言处理 (NLP)、医疗保健、机器人和代码生成等领域。 这些应用程序还扩展到零售业,他们可以通过动态聊天机器人和人工智能助手增强客户体验,并扩展到数字营销,他们可以组织客户反馈并根据描述和购买行为推荐产品。
LLM应用程序的个性化可以通过合并最新的用户信息来实现,这通常涉及集成多个组件。 其中一个组件是特征存储,这是一种存储、共享和管理机器学习 (ML) 模型特征的工具。 特征是 ML 模型训练和推理期间使用的输入。 例如,在推荐电影的应用程序中,功能可能包括以前的评分、偏好类别和人口统计数据。 Amazon SageMaker功能商店 是一个完全托管的存储库,专门用于存储、共享和管理 ML 模型功能。 另一个重要组件是适合快速工程和管理不同类型子任务的编排工具。 生成式人工智能开发人员可以使用诸如 浪链,它提供了与法学硕士集成的模块以及用于任务管理和提示工程的编排工具。
基于动态获取最新数据以生成个性化内容的概念,法学硕士的使用在最近的推荐系统研究中引起了极大的关注。 这些方法的基本原理涉及构建封装推荐任务、用户配置文件、项目属性和用户-项目交互的提示。 然后,这些特定于任务的提示将被输入到 LLM,其任务是预测特定用户和项目之间交互的可能性。 正如论文中所述 通过提示大语言模型进行个性化推荐,推荐驱动和参与引导的提示组件在使法学硕士能够专注于相关背景并与用户偏好保持一致方面发挥着至关重要的作用。
在这篇文章中,我们阐明了一个简单而强大的想法,即使用法学硕士结合用户配置文件和项目属性来生成个性化内容推荐。 正如整篇文章所展示的,这些模型在生成高质量、上下文感知的输入文本方面具有巨大的潜力,从而可以增强推荐。 为了说明这一点,我们将指导您完成将特征存储(代表用户配置文件)与法学硕士集成的过程,以生成这些个性化推荐。
解决方案概述
让我们想象一个场景,一家电影娱乐公司通过电子邮件活动向不同用户推广电影。 此次促销活动包含 25 部知名电影,我们希望根据每个用户的兴趣和之前的评分行为为他们选择前三名的推荐。
例如,考虑到用户对动作、爱情和科幻等不同电影类型感兴趣,我们可以让人工智能系统为该特定用户确定最推荐的三部电影。 此外,系统还可以根据每个用户的喜好生成个性化消息。 我们将在本文后面提供一些个性化消息的示例。
该人工智能应用程序将包括多个协同工作的组件,如下图所示:
- 用户档案引擎接收用户之前的行为并输出反映他们兴趣的用户档案。
- 特征存储维护用户配置文件数据。
- 媒体元数据存储使宣传电影列表保持最新。
- 语言模型获取当前电影列表和用户个人资料数据,并为每个用户输出前三部推荐的电影,并以他们喜欢的语气编写。
- 编排代理协调不同的组件。
总之,智能代理可以使用用户和项目相关的数据构建提示,并向用户提供定制的自然语言响应。 这代表了一个典型的基于内容的推荐系统,它根据用户的个人资料向用户推荐项目。 用户的个人资料在特征存储中存储和维护,并围绕他们的偏好和品味。 它通常是根据他们之前的行为(例如评级)得出的。
下图说明了它的工作原理。
应用程序按照以下步骤提供对用户推荐的响应:
- 用户分析引擎,将用户的历史电影评分作为输入,输出用户兴趣,并将特征存储在 SageMaker Feature Store 中。 该过程可以通过调度的方式进行更新。
- Agent以用户ID为输入,搜索用户兴趣,并根据用户兴趣完成提示模板。
- 代理从媒体元数据存储中获取促销项目列表(电影名称、描述、类型)。
- 兴趣提示模板和促销项目列表将被输入到 LLM 中以用于电子邮件营销活动消息。
- 代理将个性化电子邮件活动发送给最终用户。
用户档案引擎为每个用户建立档案,捕获他们的偏好和兴趣。 该配置文件可以表示为一个向量,其中的元素映射到电影类型等特征,其值指示用户的兴趣级别。 特征存储中的用户配置文件允许系统提出符合他们兴趣的个性化推荐。 用户分析是推荐系统中经过深入研究的领域。 为了简化,您可以使用用户之前对不同类别的评分来构建回归算法,以推断他们的整体偏好。 这可以通过类似的算法来完成 XGBoost.
代码演练
在本节中,我们提供代码示例。 完整的代码演练可在 GitHub回购.
从用户分析引擎获取用户兴趣特征后,我们可以将结果存储在特征存储中。 SageMaker Feature Store 支持批量特征提取和在线存储以进行实时推理。 对于摄取,数据可以在离线模式下更新,而推理需要在几毫秒内发生。 SageMaker Feature Store 确保离线和在线数据集保持同步。
对于数据摄取,我们使用以下代码:
对于实时在线存储,我们可以使用以下代码根据用户ID提取用户配置文件:
然后我们对最感兴趣的电影类别进行排名,以提供给下游推荐引擎:
用户ID:42
Top3 类别:[“动画”、“惊悚片”、“冒险片”]
我们的应用程序采用两个主要组件。 第一个组件从特征存储中检索数据,第二个组件从元数据存储中获取电影促销列表。 这些组件之间的协调由 LangChain 链条,它表示对组件的调用序列。
值得一提的是,在复杂的场景中,应用程序可能需要的不仅仅是对 LLM 或其他工具的固定调用序列。 中介代理配备了一套工具,使用法学硕士来确定要采取的行动的顺序。 链编码硬编码的动作序列,而代理则使用语言模型的推理能力来决定动作的顺序和性质。
以下代码演示了不同数据源(包括 SageMaker Feature Store)之间的连接。 所有检索到的数据都会被合并以构建一个广泛的提示,作为法学硕士的输入。 我们将在后续部分深入探讨提示设计的细节。 以下是与多个数据源交互的提示模板定义:
另外,我们使用 亚马逊SageMaker 托管我们的 LLM 模型并将其公开为 浪链SageMaker端点。 为了部署 LLM,我们使用 亚马逊SageMaker JumpStart (更多详细信息,请参阅 Meta 的 Llama 2 基础模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供)。 模型部署完成后,我们可以创建LLM模块:
在我们的应用程序上下文中,代理运行一系列步骤,称为 LLMChain。 它集成了提示模板、模型和护栏,以格式化用户输入,将其传递给模型,获取响应,然后验证(并在必要时纠正)模型输出。
在下一节中,我们将逐步介绍 LLM 的提示工程以输出预期结果。
LLM推荐提示及结果
遵循研究中描述的参与引导提示的高级概念 通过提示大语言模型进行个性化推荐,我们提示策略的基本原则是在创建提示时融入用户偏好。 这些提示旨在指导法学硕士更有效地识别内容描述中符合用户偏好的属性。 进一步详细说明,我们的提示由几个部分组成:
- 上下文相关性 – 我们的提示模板的初始部分包含媒体元数据,例如项目名称(电影标题)、描述(电影概要)和属性(电影类型)。 通过整合这些信息,提示为法学硕士提供了更广泛的背景和对内容的更全面的理解。 此上下文信息有助于法学硕士通过项目的描述和属性更好地理解项目,从而增强其在内容推荐场景中的实用性。
- 用户偏好对齐 – 通过考虑表示用户偏好的用户配置文件,潜在的推荐可以更好地识别与目标用户产生共鸣的内容特征和功能。 这种对齐增强了项目描述的实用性,因为它提高了推荐相关且符合用户偏好的项目的效率。
- 提高推荐质量 – 参与引导提示使用用户偏好来识别相关促销项目。 我们还可以使用用户偏好来调整 LLM 最终输出的语气。 这可以带来准确、信息丰富且个性化的体验,从而提高内容推荐系统的整体性能。
以下代码显示了示例提示模板:
prompt_template = """
Our company, "Classic Cinema" frequently promotes movies that we aim to recommend to our customers. This month, we have several popular movies on promotion.
As an AI agent, you are tasked to assist "Classic Cinema" in crafting an email campaign to recommend relevant movies to users. The recommendations should adhere to several guidelines, including contextual relevance, ensuring the recommendations are strictly from our promotional movie list. Additionally, the recommendations should align with user preferences, suggesting items that are relevant and in harmony with the user's preferred categories. You are to provide precisely three top recommended movies. Finally, please draft the email to reflect the tone of the user's preferred categories. The email should not exceed 100 words.
The recommended movies should be sourced from this contextual relevance movie list:
{promotion_movie_list}.
The user has expressed interest in {user_preference}.
Please ensure the recommendations are relevant, and the tone of the email reflects the tastes of those interested in the {user_preference} movie category.
Ensure the letter appeals to those interested in the {user_preference} movie category, and keep the email campaign within a 100-word limit. """
以下是用户偏好科幻、冒险和战争类型的结果示例:
主题:通过我们的科幻、冒险和战争电影探索经典电影的前沿!
亲爱的[姓名],
你准备好踏上穿越时空的旅程,体验惊心动魄的动作,见证战场英雄的英勇了吗? 别再犹豫了! Classic Cinema 自豪地呈现我们精心挑选的电影精选,专为您对科幻、冒险和战争的兴趣而量身定制。首先,我们有标志性的《星球大战:第五集——帝国反击战》(1980)。 这部星球大战传奇中的经典作品讲述了卢克·天行者成为绝地大师的旅程,而他的朋友们则对抗邪恶的帝国。 凭借其突破性的特效和令人难忘的角色,这部电影是任何该类型粉丝的必看之作。
接下来,我们推荐《星际穿越》(2014),这是一部发人深省、视觉震撼的电影,深入探讨了时间和空间的奥秘。 当一群探险家踏上拯救人类的旅程时,他们遇到了令人惊叹的风景并揭开了宇宙的秘密。
最后,我们还有《拯救大兵瑞恩》(1998),这是一部扣人心弦、激烈的战争片,讲述了一群士兵执行危险的任务,寻找并营救一名兄弟在行动中阵亡的伞兵的故事。 这部广受好评的电影是对二战英雄的有力致敬。
不要错过这些电影杰作! 立即观看,体验冒险的快感、科幻的奇妙以及战争英雄的英勇。
观看愉快,愿原力与你同在!诚挚的问候,
经典电影团队
以下是用户偏好纪录片、音乐剧和戏剧的另一个示例结果:
主题:给纪录片、音乐剧和戏剧爱好者的经典电影推荐
亲爱的[姓名],
我们希望这封电子邮件能让您满意,并希望您喜欢我们平台上提供的各种电影。 在经典影院,我们为满足客户的不同口味而感到自豪,我们选择了三部出色的电影,我们相信它们会引起您对纪录片、音乐剧和戏剧的兴趣。
首先,我们有《肖申克的救赎》(1994),这是一部震撼人心、令人振奋的戏剧,讲述了两名囚犯在腐败且无情的监狱系统中寻找希望和救赎的旅程。 凭借扣人心弦的故事情节、出色的表演和永恒的主题,这部电影是所有喜欢精心制作的戏剧的人的必看之作。
接下来,我们推荐《指环王:指环王》(2001),这是一部史诗般的冒险游戏,结合了令人惊叹的视觉效果、令人难忘的角色和细节丰富的世界。 这部电影是讲故事的大师班,具有深厚的历史和文化感,将把您带到中土世界并让您想要更多。
最后,我们推荐《钢琴家》(2002),这是一部深刻而感人的纪录片,讲述了波兰犹太钢琴家瓦迪斯瓦夫·斯皮尔曼的真实故事,他在二战期间华沙隔都的毁灭中挣扎求生。 这部电影有力地提醒人们,即使面对难以想象的悲剧,人类精神也具有坚韧和希望的能力。
我们希望这些推荐能引起您的兴趣,并为您提供愉快而丰富的电影体验。 不要错过这些永恒的经典 - 立即观看,发现经典电影的魔力!
诚挚的问候,
经典电影团队
我们对 Llama 2 7B-Chat(参见以下代码示例)和 Llama 70B 进行了测试以进行比较。 两种模型都表现良好,得出了一致的结论。 通过使用填充最新数据的提示模板,我们发现测试任意 LLM 变得更加容易,帮助我们在性能和成本之间选择正确的平衡点。 我们还提出了一些值得注意的共同观察结果。
首先,我们可以看到所提供的推荐确实符合用户的偏好。 电影推荐由我们应用程序中的各个组件引导,最值得注意的是存储在特征存储中的用户配置文件。
此外,电子邮件的语气符合用户的偏好。 得益于法学硕士先进的语言理解能力,我们可以定制电影描述和电子邮件内容,为每个用户量身定制。
此外,最终的输出格式可以设计在提示中。 例如,在我们的例子中,称呼语“亲爱的[姓名]”需要由电子邮件服务填写。 值得注意的是,尽管我们避免在生成式 AI 应用程序中暴露个人身份信息 (PII),但假设授予了正确级别的权限,则有可能在后处理过程中重新引入这些信息。
清理
为了避免不必要的成本,请删除您在此解决方案中创建的资源,包括使用 SageMaker JumpStart 部署的特征存储和 LLM 推理端点。
结论
法学硕士在生成个性化推荐方面的力量是巨大且具有变革性的,特别是在与正确的工具结合使用时。 通过集成 SageMaker Feature Store 和 LangChain 进行快速工程,开发人员可以构建和管理高度定制的用户配置文件。 这会产生高质量的上下文感知输入,从而显着提高推荐性能。 在我们的说明性场景中,我们看到了如何应用它来根据个人用户偏好定制电影推荐,从而产生高度个性化的体验。
随着法学硕士领域的不断发展,我们预计会看到更多创新应用程序使用这些模型来提供更具吸引力的个性化体验。 可能性是无限的,我们很高兴看到您将使用这些工具创建什么。 借助 SageMaker JumpStart 等资源 亚马逊基岩 现在可以加速生成式 AI 应用程序的开发,我们强烈建议探索使用 AWS 上的 LLM 构建推荐解决方案。
作者简介
崔艳伟博士,是 AWS 的高级机器学习专家解决方案架构师。 他在 IRISA(计算机科学与随机系统研究所)开始了机器学习研究,并在计算机视觉、自然语言处理和在线用户行为预测方面拥有多年构建人工智能驱动的工业应用程序的经验。 在 AWS,他分享了他的领域专业知识,帮助客户释放业务潜力并通过大规模机器学习推动可行的成果。 工作之余,他喜欢阅读和旅行。
高登王 是 AWS 的高级 AI/ML 专家 TAM。 他通过跨多个行业的 AI/ML 最佳实践为战略客户提供支持。 他对计算机视觉、NLP、生成式 AI 和 MLOps 充满热情。 业余时间,他喜欢跑步和徒步旅行。
米歇尔·洪博士,在 Amazon Web Services 担任原型解决方案架构师,帮助客户使用各种 AWS 组件构建创新应用程序。 她展示了她在机器学习(特别是自然语言处理)方面的专业知识,以开发数据驱动的解决方案来优化业务流程并改善客户体验。
王斌博士是 AWS 的高级分析专家解决方案架构师,在 ML 行业拥有超过 12 年的经验,特别关注广告领域。 他拥有自然语言处理 (NLP)、推荐系统、各种 ML 算法和 ML 操作方面的专业知识。 他非常热衷于应用机器学习/深度学习和大数据技术来解决现实世界的问题。 职业生活之外,他喜欢音乐、阅读和旅行。
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- 普遍
- 一般
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- 使用
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- 用户
- 用户
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- 效用
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- 各个
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- Web服务
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- 知名
- 什么是
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- 而
- 这
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- 谁的
- 将
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- 话
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- 将
- 书面
- 年
- 但
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- 完全
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