論文の概要: RecAI: Leveraging Large Language Models for Next-Generation Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06465v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 07:07:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:59:31.833051
• Title: RecAI: Leveraging Large Language Models for Next-Generation Recommender Systems
• Title（参考訳）: RecAI:次世代レコメンダシステムのための大規模言語モデルの活用
• Authors: Jianxun Lian, Yuxuan Lei, Xu Huang, Jing Yao, Wei Xu, Xing Xie
• Abstract要約: RecAIは、Large Language Models (LLMs)でレコメンデーションシステムを拡張するツールキットである RecAIのソースコードはurlhttps://github.com/RecAIで入手できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.006189370219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces RecAI, a practical toolkit designed to augment or even revolutionize recommender systems with the advanced capabilities of Large Language Models (LLMs). RecAI provides a suite of tools, including Recommender AI Agent, Recommendation-oriented Language Models, Knowledge Plugin, RecExplainer, and Evaluator, to facilitate the integration of LLMs into recommender systems from multifaceted perspectives. The new generation of recommender systems, empowered by LLMs, are expected to be more versatile, explainable, conversational, and controllable, paving the way for more intelligent and user-centric recommendation experiences. We hope the open-source of RecAI can help accelerate evolution of new advanced recommender systems. The source code of RecAI is available at \url{https://github.com/microsoft/RecAI}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の高度な機能を備えたレコメンデータシステムの拡張や革新を目的とした実用的なツールキットであるRecAIを紹介する。 RecAIは、Recommender AI Agent、Recommendation-oriented Language Models、Knowledge Plugin、RecExplainer、Evaluatorを含む一連のツールを提供し、多面的な視点からレコメンダシステムへのLLMの統合を容易にする。 LLMによって強化された新世代のレコメンデーターシステムは、より汎用性があり、説明可能で、会話可能で、制御可能であり、よりインテリジェントでユーザー中心のレコメンデーションエクスペリエンスを実現する。 recaiのオープンソースが、新しい高度なレコメンデーションシステムの進化を加速できることを願っている。 RecAIのソースコードは \url{https://github.com/microsoft/RecAI} で入手できる。

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