与用户当前场景相关
例如，用户在早上可能想要看些新闻或教育的内容，而在晚上可能想要看些娱乐或游戏的内容。用户在工作时可能想要购买些办公用品，而在休闲时可能想要购买些运动用品。用户在不同的地点、天气、心情等情况下，可能有不同的需求或兴趣。因此，我们需要捕捉和理解用户的实时意图，从而实现基于场景和情境的召回。 例如，如果我们要召回些与电影相关的内容或商品，我们可以利用用户的实时意图信息，根据不同的场景和情境，找出不同的候选集，如下图所示： 如何用大模型打造超级召回引擎 从图中可以看出，用户的实时意图信息可以帮助我们从多个角度和层次来召回与电影相关的内容或商品，如： 根据时间维度，召回与用户当前时间段相关的内容或商品，如最新上映的电影、即将下架的电影等。根据场景维度，召回的内容或商品，如家庭观影的电影、影院观影的电影等。 根据情境维度，召回与用户当前情境相关的内容或商品，如适合情侣看的电影、适合孩子看的电影等。 根据层次维度，召回与电影属于同层次 罗马尼亚 Whatsapp 数据 或不同层次的内容或商品，如电视剧、小说等。 利用用户的实时意图的召回模型，可以提高召回的灵活性和个性化，同时也可以提高召回的时效性和实用性，为用户提供更多的满足和惊喜。 那么，如何捕捉和理解用户的实时意图呢？这就需要借助人工智能大模型的能力，从多种数据源中获取和分析用户的实时意图信息，然后将它们转化为召回的策略和条件。
这是个非常复杂的过程，涉及到多个步骤和技术，如： 实时意图识别：从用户的输入、行为、反馈等数据中识别出用户的实时意图，如想看恐怖片、想看喜剧片等 实时意图理解：从用户的上下文、历史、偏好等数据中理解用户的实时意图，如想看恐怖片是因为想刺激下、想看喜剧片是因为想放松下等 实时意图转化：将用户的实时意图转化为召回的策略和条件，如根据用户的喜好和评分，召回最符合用户想看恐怖片的电影、根据用户的地理位置和时间，召回最符合用户想看喜剧片的电影等 这些步骤和技术都需要大量的数据和计算资源，而且涉及到多种人工智能领域，如自然语言理解、用户行为分析、推荐系统等。
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