AI购物助手模块的实现，不仅仅是技术集成的过程，更是一次围绕“用户需求理解”的系统思考与工程实践。通过大模型能力的注入，我们得以用“聊天”的方式重构电商交互流程，让推荐变得更温柔、更人性、更精准。传统的电商系统依赖关键词搜索与分类导航，用户若不清楚商品名称，往往需要多次尝试关键词、跳转页面，才能找到目标产品。这一探索，为未来基于LLM的电商智能体（Agent）提供了一个实践样本，也让我们对个性化推

本方案优势：LLM精排 + 传统召回融合，兼顾准确性、多样性、可解释性。第一阶段：搭建基础推荐链路（召回+精排） + AIGC内容生成。计算资源优化：采用模型量化（FP16） + 缓存热点商品特征。传统电商平台：依赖协同过滤导致"信息茧房"，推荐多样性不足。平台管理矛盾：推荐算法黑盒化导致运营策略调整困难，缺乏可解释性和可控性。顾客需求矛盾：海量商品与个性化需求不匹配，用户难以快速找到目标商品。商

在大模型驱动的多模态推荐系统研发中，我们聚焦于构建融合文本、图像与用户行为的推荐框架。基于 LLM 的推荐语生成需求，我们选定 UCSD 发布的Amazon Product Data 数据集作为核心训练数据，其覆盖多品类商品的多模态信息，尤其适合探索 “文本 - 图像 - 交互行为” 的联合建模。

本文是我们多模态推荐系统实践项目的一篇周报日志，主要记录了项目启动阶段对三个主流推荐系统数据集的分析对比，以及多模态数据预处理中的初步挑战和进展。本文适合对推荐系统感兴趣，尤其是多模态推荐或大模型增强推荐系统方向有研究的同学阅读与参考。

AI购物助手模块的实现，不仅仅是技术集成的过程，更是一次围绕“用户需求理解”的系统思考与工程实践。通过大模型能力的注入，我们得以用“聊天”的方式重构电商交互流程，让推荐变得更温柔、更人性、更精准。传统的电商系统依赖关键词搜索与分类导航，用户若不清楚商品名称，往往需要多次尝试关键词、跳转页面，才能找到目标产品。这一探索，为未来基于LLM的电商智能体（Agent）提供了一个实践样本，也让我们对个性化推