論文の概要: TalkPlay-Tools: Conversational Music Recommendation with LLM Tool Calling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01698v3
• Date: Wed, 08 Oct 2025 05:49:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 12:02:36.78284
• Title: TalkPlay-Tools: Conversational Music Recommendation with LLM Tool Calling
• Title（参考訳）: TalkPlay-Tools: LLMツールコールによる会話型音楽レコメンデーション
• Authors: Seungheon Doh, Keunwoo Choi, Juhan Nam,
• Abstract要約: 本稿では,ツールコールによる楽曲レコメンデーションシステムを提案する。 本システムでは,LLMをユーザ意図を解釈するエンドツーエンドのレコメンデーションシステムとして位置付ける。 この統合ツールコールフレームワークは,さまざまなレコメンデーションシナリオ間での競合性能を実現することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.889365999166813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While the recent developments in large language models (LLMs) have successfully enabled generative recommenders with natural language interactions, their recommendation behavior is limited, leaving other simpler yet crucial components such as metadata or attribute filtering underutilized in the system. We propose an LLM-based music recommendation system with tool calling to serve as a unified retrieval-reranking pipeline. Our system positions an LLM as an end-to-end recommendation system that interprets user intent, plans tool invocations, and orchestrates specialized components: boolean filters (SQL), sparse retrieval (BM25), dense retrieval (embedding similarity), and generative retrieval (semantic IDs). Through tool planning, the system predicts which types of tools to use, their execution order, and the arguments needed to find music matching user preferences, supporting diverse modalities while seamlessly integrating multiple database filtering methods. We demonstrate that this unified tool-calling framework achieves competitive performance across diverse recommendation scenarios by selectively employing appropriate retrieval methods based on user queries, envisioning a new paradigm for conversational music recommendation systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の開発は、自然言語の相互作用を持つ生成的レコメンデーションをうまく実現しているが、その推奨行動は限定的であり、メタデータやシステム内で未使用の属性フィルタリングといった、より単純で重要なコンポーネントを残している。 本稿では,LLMをベースとした楽曲推薦システムを提案する。 我々のシステムでは,LLMをユーザ意図を解釈し,ツール呼び出しを計画し,特殊なコンポーネントを編成するエンド・ツー・エンドのレコメンデーションシステムとして位置づけている。 ツールプランニングを通じて,使用するツールの種類,実行順序,ユーザの好みに合った音楽を見つけるために必要な引数を予測し,複数のデータベースフィルタリング手法をシームレスに統合しながら,多様なモダリティをサポートする。 この統合ツールコールフレームワークは,ユーザクエリに基づいた適切な検索手法を選択的に活用し,対話型楽曲レコメンデーションシステムのための新たなパラダイムを想定することにより,多様なレコメンデーションシナリオ間の競争性能を実現することを実証する。

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