LLM驱动的推荐系统（LLM-driven Recommendation System）是一种基于大型语言模型（如GPT系列）的先进推荐技术，其核心在于利用LLM的强大自然语言处理能力来分析和理解用户行为、物品描述及上下文信息，从而生成高度个性化和多样化的推荐结果。相较于传统推荐系统，LLM驱动的系统能更有效地处理非结构化文本数据（如用户评论或产品详情），捕捉深层语义特征，并提供可解释的推荐理由，显著提升推荐准确性和用户体验。
在AI产品开发的实际落地中，LLM驱动的推荐系统广泛应用于电商、内容平台和社交应用等场景，例如通过整合用户历史交互和实时文本输入，实现动态推荐优化；开发时需关注模型部署效率、数据隐私合规及计算资源管理，同时结合知识图谱或多模态学习等前沿技术，以应对实时响应和泛化能力的挑战，推动产品创新。
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