本文主要是介绍大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》大数据平台层，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
文章目录
- 大模型企业应用落地系列三
- 技术架构实现》大数据平台层
- 大模型底座层具体实现
- 大模型推荐技术发展趋势探讨
- 总结
大模型企业应用落地系列三
技术架构实现》大数据平台层
大数据平台层是对话式推荐系统的重要基础，它集成了多种数据库和数据存储技术，以满足系统对数据处理和存储的多样化需求。基于大模型的对话式推荐系统在大数据平台层中，涉及到多种数据库和数据存储技术。这些技术包括图数据库Neo4j、NoSQL数据库HBase、分布式计算平台Hadoop、搜索引擎Elasticsearch、数据湖Hudi、数据仓库Hive、分析型数据库Apache Doris、列式数据库ClickHouse、向量数据库Milvus和云托管向量数据库Pinecone。下面将详细介绍每个数据库的特点及其在对话式推荐系统中的作用和价值：
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图数据库Neo4j：
- 特点：Neo4j是一个高性能的图数据库，采用原生图存储方式，支持复杂的图查询语言Cypher。它具有高效的图数据处理能力和灵活的查询性能。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，Neo4j可用于存储用户与物品之间的关联关系，如用户的购买历史、浏览记录等。通过图算法，能计算物品间的相似度或用户的喜好程度，从而为用户提供更精准的推荐。
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NoSQL数据库HBase：
- 特点：HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，基于Hadoop文件系统HDFS提供大规模结构化数据存储。它具有良好的水平扩展能力，适合处理大规模数据集。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，HBase可用来存储大量的实时用户行为数据和物品元数据，结合Flink + Kafka流处理框架进行准实时的推荐算法计算。
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分布式计算平台Hadoop：
- 特点：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中处理大型数据集。其核心是HDFS和MapReduce引擎。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，Hadoop主要作为底层数据处理平台，通过MapReduce作业实现对大量日志数据和用户行为数据的批量处理和分析，为推荐算法提供训练数据。
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搜索引擎Elasticsearch：
- 特点：Elasticsearch是一个开源的搜索引擎，提供全文搜索能力，同时支持JSON数据的存储和检索。它具有高扩展性和快速的搜索性能。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，Elasticsearch可用作实时搜索和推荐引擎。通过索引用户和物品的相关信息，能快速响应用户的查询请求，并提供相关的推荐结果。
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数据湖Hudi：
- 特点：Hudi是一个流式数据湖平台，允许在Hadoop兼容的存储上存储大量数据，同时提供记录级的插入、更新和删除操作。它支持两种原语：update / delete记录和变更流。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，Hudi可用于处理实时的用户行为数据，如点击、浏览和反馈信息。通过Hudi的记录级索引和变更流能力，能高效地更新用户画像和推荐模型，提升推荐的实时性和准确性。
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数据仓库Hive：
- 特点：Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可将结构化数据存储在HDFS上，并使用HQL进行数据分析。它适合处理离线数据和批量处理任务。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，Hive用来存储历史用户行为数据和物品元数据，并进行大规模的离线分析和数据挖掘。通过定期的ETL任务，为推荐系统提供丰富的特征数据和训练集。
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分析型数据库Apache Doris：
- 特点：Apache Doris是一款MPP类的数据库，专注于OLAP在线分析处理，具有高并发、低延迟和高可扩展性的特点。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，Doris主要用于用户和物品的在线分析处理。它能快速执行多维分析和复杂查询，为推荐算法提供实时的数据支持和用户画像构建，同时为BI可视化提供支持。
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列式数据库ClickHouse：
- 特点：ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，以高性能、实时数据分析著称，特别适合于海量数据的在线分析查询。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，ClickHouse可用于存储和查询用户行为日志和物品属性数据。由于其对高速查询和聚合操作的支持，能帮助推荐系统快速辅助分析用户建模。
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向量数据库Milvus：
- 特点：Milvus是一个高性能的向量数据库，专门设计用于存储和搜索高维向量数据，如嵌入向量。它支持多种向量相似度计算方法，如余弦距离和欧氏距离。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，Milvus主要用于存储物品的嵌入向量，并通过向量搜索实现相似物品的快速查找。这有助于增强推荐系统的多样性和新颖性，同时结合大模型 + RAG检索增强生成，能够基于大模型生成包含物品信息的自然语言描述推荐结果。
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云托管向量数据库Pinecone：
- 特点：Pinecone是一个云托管的向量数据库，专为机器学习模型设计，提供高性能的向量相似度搜索和聚类功能。它易于扩展和管理。
- 作用价值：在对话式推荐系统中，Pinecone可用于存储和检索用户和物品的嵌入向量。通过高效的向量搜索，能加速推荐算法的执行，特别是在处理大规模向量数据时。
综上所述，大数据平台层中的各种数据库和数据存储技术相互协作，共同为对话式推荐系统提供了高效、可靠的数据处理和存储能力，是实现精准推荐的重要支撑。
大模型底座层具体实现
对话式推荐系统框架的技术架构中，大模型底座层是核心部分，它为整个系统提供了强大的语言理解和生成能力。这一层主要包括大模型底座和推荐微调大模型，这两个组件共同支撑着对话式推荐系统的智能化和个性化服务。下面详细描述大模型底座层的各个组成部分及其在对话式推荐系统中的作用和价值。下一篇文章详细讲解具体实现，敬请关注。
大模型推荐技术发展趋势探讨
推荐系统的下一代发展趋势大概率走向基于大模型的互动式的对话式推荐，互动形式包括文本、语音、图像、视频等多模态融合。
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总结
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这篇关于大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》大数据平台层的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
