論文の概要: Personalized Recommendation Systems using Multimodal, Autonomous, Multi Agent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19855v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 14:11:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:40.636131
- Title: Personalized Recommendation Systems using Multimodal, Autonomous, Multi Agent Systems
- Title（参考訳）: マルチモーダル・自律・マルチエージェントシステムを用いたパーソナライズされたレコメンデーションシステム
- Authors: Param Thakkar, Anushka Yadav,
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル,自律型,マルチエージェントシステムを用いた高度に開発されたパーソナライズされたレコメンデーションシステムについて述べる。
このシステムは、未来的なAI技術と、顧客サービス体験を改善するためにGemini-1.5- ProやLLaMA-70BのようなLLMを取り入れることに焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6629765271909505
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes a highly developed personalised recommendation system using multimodal, autonomous, multi-agent systems. The system focuses on the incorporation of futuristic AI tech and LLMs like Gemini-1.5- pro and LLaMA-70B to improve customer service experiences especially within e-commerce. Our approach uses multi agent, multimodal systems to provide best possible recommendations to its users. The system is made up of three agents as a whole. The first agent recommends products appropriate for answering the given question, while the second asks follow-up questions based on images that belong to these recommended products and is followed up with an autonomous search by the third agent. It also features a real-time data fetch, user preferences-based recommendations and is adaptive learning. During complicated queries the application processes with Symphony, and uses the Groq API to answer quickly with low response times. It uses a multimodal way to utilize text and images comprehensively, so as to optimize product recommendation and customer interaction.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル,自律型,マルチエージェントシステムを用いた高度に開発されたパーソナライズされたレコメンデーションシステムについて述べる。
このシステムは、未来的なAI技術とGemini-1.5- ProやLLaMA-70BのようなLLMを取り入れて、特にeコマースにおけるカスタマーサービス体験を改善することに焦点を当てている。
このアプローチでは,マルチエージェント,マルチモーダルシステムを用いて,ユーザに対して可能な限りのレコメンデーションを提供する。
システム全体は3つのエージェントで構成されている。
第1のエージェントは、与えられた質問に答えるのに適した商品を推薦し、第2のエージェントは、これらの推奨商品に属する画像に基づいてフォローアップ質問を行い、その後、第3のエージェントによる自律的な検索を行う。
また、リアルタイムデータフェッチ、ユーザの好みに基づいたレコメンデーション、適応学習も備えている。
複雑なクエリの間、アプリケーションはSymphonyで処理し、Groq APIを使用して応答時間が短い。
マルチモーダルな方法でテキストと画像を包括的に利用し、製品のレコメンデーションと顧客のインタラクションを最適化する。
関連論文リスト
- MATCHA: Can Multi-Agent Collaboration Build a Trustworthy Conversational Recommender? [8.392396674816638]
会話レコメンデーションシステムのためのマルチエージェント協調フレームワークMATCHAを提案する。
ユーザーは自由形式のテキストでレコメンデーションをリクエストでき、興味や好み、制約に応じてキュレートされたリストを受け取ることができる。
本システムでは,意図分析,候補生成,ランク付け,再ランク付け,説明可能性,安全のための特殊エージェントを導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-26T00:55:43Z) - Multi-Behavior Recommender Systems: A Survey [30.22869600008911]
マルチビヘイビア・リコメンデータシステムは、多様なインタラクションを活用してレコメンデーション品質を高める。
提案手法の共通点と相違点に基づいて,既存のマルチビヘイビアレコメンデータシステムを体系的に分類する。
我々は,多行動レコメンデータシステムの推進に向けた将来的な方向性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-10T06:22:37Z) - SiriuS: Self-improving Multi-agent Systems via Bootstrapped Reasoning [21.94477076055433]
大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントAIシステムは、複雑なタスクの解決にますます応用されている。
マルチエージェントシステムのための自己改善型推論駆動最適化フレームワークであるSiriuSを紹介する。
SiriuSは、自己補正と自己再生の強化のために再利用可能なデータを生成しながら、マルチエージェントのパフォーマンスを向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-07T09:33:44Z) - Ducho meets Elliot: Large-scale Benchmarks for Multimodal Recommendation [9.506245109666907]
商品やサービスを特徴付ける多面的機能は、オンライン販売プラットフォームにおいて、各顧客に影響を与える可能性がある。
一般的なマルチモーダルレコメンデーションパイプラインは、(i)マルチモーダルな特徴の抽出、(ii)レコメンデーションタスクに適したハイレベルな表現の精製、(iv)ユーザイテムスコアの予測を含む。
本論文は,マルチモーダルレコメンデータシステムに対する大規模ベンチマークを行う最初の試みとして,特にマルチモーダル抽出器に着目したものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T08:29:10Z) - A Unified Graph Transformer for Overcoming Isolations in Multi-modal Recommendation [9.720586396359906]
既存のマルチモーダルレコメンダシステムは、通常、特徴抽出とモダリティモデリングの両方に分離されたプロセスを使用する。
本稿では, マルチウェイ変換器を用いて, 整列したマルチモーダル特徴を抽出するUnified Multi-modal Graph Transformer (UGT) という新しいモデルを提案する。
UGTモデルは, 一般的に使用されるマルチモーダルレコメンデーション損失と共同最適化した場合に, 特に有意な有効性が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T11:04:31Z) - Multimodal Pretraining and Generation for Recommendation: A Tutorial [54.07497722719509]
チュートリアルは、マルチモーダル事前学習、マルチモーダル生成、産業アプリケーションという3つの部分で構成されている。
マルチモーダル・レコメンデーションの迅速な理解を促進することを目的としており、この進化する景観の今後の発展について有意義な議論を促進することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-11T06:15:22Z) - A Multi-Agent Conversational Recommender System [47.49330334611104]
マルチエージェント対話型レコメンダシステム(MACRS)を提案する。
まず,4つのLCMエージェントをベースとした対話フローを制御可能なマルチエージェント行動計画フレームワークを設計する。
第2に,ユーザのフィードバックを生かしたユーザフィードバック対応のリフレクション機構を提案し,従来からある誤りを推論し,対話行動計画の調整を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T04:20:13Z) - On Generative Agents in Recommendation [58.42840923200071]
Agent4Recは、Large Language Modelsに基づいたレコメンデーションのユーザーシミュレータである。
各エージェントは、ページ単位でパーソナライズされた推奨モデルと対話する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T06:41:16Z) - ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with Multi-Agent Conversational Interactions [53.07022684941739]
これらのニーズに対応するために設計された対話型マルチエージェントシステムであるChoiceMatesを提案する。
エージェントによるタスクを自動化する既存のマルチエージェントシステムとは異なり、ユーザはエージェントを編成して意思決定プロセスを支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:49:39Z) - Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive
Recommendations [53.76682562935373]
我々は,LLMを脳として,レコメンダモデルをツールとして使用する,textbfInteRecAgentという効率的なフレームワークを紹介した。
InteRecAgentは会話レコメンデーションシステムとして満足度を達成し、汎用LLMよりも優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-31T07:36:44Z) - Sequence-aware item recommendations for multiply repeated user-item
interactions [0.0]
項目推薦のタスクにおいて時間次元を誘導するレコメンデータシステムを設計する。
推薦を行うために、各ユーザに対するアイテムインタラクションのシーケンスを検討する。
本手法は,小売環境におけるユーザとユーザ間のインタラクションを高精度に予測する試みである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-02T17:06:07Z) - Multimodal Recommender Systems: A Survey [50.23505070348051]
マルチモーダル・レコメンダ・システム(MRS)は近年,学界と産業の両方から注目を集めている。
本稿では,主に技術的観点から,MSSモデルに関する総合的な調査を行う。
実装コードなど、調査された論文の詳細にアクセスするために、リポジトリをオープンソース化します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T05:12:54Z) - Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation [64.30030600415654]
我々はレコメンデータシステムを逐次レコメンデーション問題として定式化する。
我々は,ComiRec と呼ばれる連続的なレコメンデーションのための新しい制御可能な多目的フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、オフラインのAlibaba分散クラウドプラットフォームにうまくデプロイされています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-19T10:18:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。