Recommender AI Agent

Recommender AI Agent（推荐AI代理）是一个结合了大型语言模型（LLM）的交互式推荐系统框架。它通过使用预训练的领域特定的推荐工具（例如SQL工具、基于ID的推荐模型）和大型语言模型，架起了传统推荐系统和对话推荐系统（CRS）之间的桥梁。这个框架的目的是创建一个可以与用户进行互动对话的推荐代理，从而更精确地解析用户的兴趣并提供个性化推荐。

如何使用Recommender AI Agent？

1. **环境搭建：**首先需要安装必要的包；这包括创建并激活一个python环境，然后安装requirements.txt中列出的所有包。
2. **资源复制：**将特定领域的所有文件从云存储空间复制到本地资源目录中。如果访问有困难，可以联系项目提供的联系邮箱获取帮助。
3. **运行程序：**设置并运行程序，这包括提供个人的OpenAI API密钥，并选择希望参与的项目领域（如游戏、电影、美容产品等）。
4. **选择特性：**用户可以根据需求启用一些额外的功能来增强代理的性能，如历史简化、演示选择器、反思和首先计划等。

在什么情况下会使用Recommender AI Agent？

Recommender AI Agent适用的情况包括但不限于：

• **个性化推荐：**当需要为用户提供根据其兴趣和偏好量身定制的推荐时，如视频、游戏、产品等。
• **对话式查询：**在用户希望通过与系统进行自然语言对话来探索和发现感兴趣的内容时。
• **场景灵活性：**特别适合那些需要系统根据具体情境和用户提出的查询动态生成推荐的场景。

Recommender AI Agent利用大型语言模型处理用户输入的自然语言，理解用户的意图，然后与领域特定的推荐工具配合，按照用户的需求检索、过滤和排列推荐项。它可以在许多领域如电商、娱乐、教育等提供更加智能化和个性化的用户体验。