**向量数据库 结合 **大模型** 与 **embedding** 技术,依托 **自然语言处理** 与 **ranking** 能力,构建影视内容推荐体系,实现用户观影偏好精准匹配。

影视数据的 embedding 生成逻辑

影视信息的向量化需捕捉内容特征与用户喜好:

· 影视海报 embedding:CLIP 模型提取画面风格、主演形象的视觉特征,关联题材类型;

· 用户需求 embedding:自然语言处理 将观影需求文本转为语义向量,捕捉类型偏好;

· 影评文本 embedding:BGE 模型处理观众评论,提取剧情亮点与情感倾向。某视频平台采用该策略,使 **embedding** 推荐匹配度提升 34%。

向量数据库的影视索引优化

向量数据库 针对影视场景设计:

· 题材类型索引:基于 **embedding** 中的题材特征建立倒排索引,快速筛选科幻、悬疑等类型;

· 演员关联索引:关联 embedding 与主演标签,推荐同演员作品;

· 热度时效索引:结合上映时间调整 embedding 权重,平衡新片与经典影片。某影视 APP 借此将推荐检索延迟控制在 120ms 内。

大模型与 ranking 的协同推荐

在 “大模型 +ranking ” 流程中:

1. 用户需求与影视数据生成 **embedding** 存入数据库;

1. 向量数据库 召回匹配的影视 embedding 及相关信息;

1. ranking 算法按用户偏好排序,大模型 生成推荐理由。该系统使某平台的用户观影时长增加 28%。

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