추천 시스템 Instagram, Netflix, Amazon Prime 등 어디에나 있습니다. 플랫폼 간의 공통적인 요소 중 하나는 모두 추천 시스템을 사용하여 사용자의 관심사에 맞게 콘텐츠를 맞춤화한다는 것입니다.
기존 추천 시스템은 주로 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법의 세 가지 주요 접근 방식을 기반으로 구축됩니다. 협업 필터링은 유사한 사용자 선호도에 따라 항목을 제안합니다. 반면 콘텐츠 기반 필터링은 사용자의 과거 상호 작용과 일치하는 항목을 추천합니다. 하이브리드 방법은 두 세계의 장점을 결합합니다.
이러한 기술은 잘 작동하지만 LLM 기반 추천 시스템은 기존 시스템의 한계 때문에 빛을 발하고 있습니다. 이 블로그에서는 기존 추천 시스템의 한계와 고급 시스템이 어떻게 이를 완화하는 데 도움이 될 수 있는지 논의합니다.
추천 시스템의 예 (원천)
기존 추천 시스템의 한계
간단함에도 불구하고 기존 추천 시스템은 다음과 같은 상당한 과제에 직면합니다.
- 콜드 스타트 문제: 상호작용 데이터가 부족하기 때문에 새로운 사용자나 아이템에 대한 정확한 추천을 생성하는 것은 어렵습니다.
- 확장성 문제: 사용자 기반과 항목 카탈로그가 확장됨에 따라 대용량 데이터 세트를 처리하고 실시간 대응성을 유지하는 데 어려움이 있습니다.
- 개인화 제한 사항: 콘텐츠 기반 필터링에서 기존 사용자 선호도를 과도하게 맞춤화하거나 협업 필터링에서 미묘한 취향을 포착하지 못하는 경우가 있습니다.
- 다양성 부족: 이러한 시스템은 사용자를 기존 선호도에 국한시켜, 참신하거나 다양한 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다.
- 데이터 희소성: 특정 사용자-항목 쌍에 대한 데이터가 부족하면 협업 필터링 방법의 효과가 떨어질 수 있습니다.
- 해석 가능성의 과제: 특히 복잡한 하이브리드 모델에서 특정 권장 사항이 제시되는 이유를 설명하는 데 어려움이 있습니다.
AI 기반 시스템이 기존 방식보다 우수한 이유
특히 GPT 기반 채팅봇과 같은 고급 AI 기술을 통합하는 새로운 추천 시스템 벡터 데이터베이스전통적인 방법보다 훨씬 더 진보적이고 효과적입니다. 다음은 그들이 더 나은 이유입니다.
- 역동적이고 대화적인 상호작용: 정적 알고리즘에 의존하는 기존 추천 시스템과 달리 GPT 기반 챗봇은 사용자를 실시간으로 동적으로 대화에 참여시킬 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 미묘한 사용자 입력을 이해하고 이에 대응하여 추천을 즉석에서 조정할 수 있습니다. 그 결과, 보다 개인화되고 매력적인 사용자 경험이 제공됩니다.
- 다중 모드 권장 사항: 최신 추천 시스템 이미지, 비디오, 심지어 소셜 미디어 상호작용 등 다양한 소스의 데이터를 통합하여 텍스트 기반 추천을 넘어선다.
- 컨텍스트 인식: GPT 기반 시스템은 대화의 맥락을 이해하고 그에 따라 추천을 조정하는 데 뛰어납니다. 즉, 추천은 단순히 과거 데이터에 기반하는 것이 아니라 현재 상황과 사용자 요구 사항에 맞게 조정되어 관련성을 향상시킵니다.
우리가 살펴본 것처럼, LLM 기반 추천 시스템은 기존 접근 방식의 한계를 극복하는 강력한 방법을 제공합니다. LLM을 지식 허브로 활용하고 제품 카탈로그에 벡터 데이터베이스를 사용하면 추천 시스템을 만드는 것이 훨씬 간단해집니다.
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게시물 LLM 및 벡터 데이터베이스를 사용한 추천 시스템 처음 등장 유나이트.AI.
