基于LLM语义嵌入与FAISS相似性搜索的智能推荐系统研究

针对传统推荐系统面临的数据稀疏性、语义理解不足等挑战，研究人员提出融合LLM（大语言模型）生成高质量语义嵌入，结合FAISS高效相似性搜索的推荐框架。实验证明，该方法在Yelp等四类数据集上NDCG、Recall等指标显著优于17种基线模型，为跨领域个性化推荐提供了新范式。

　　

在数字化浪潮中，推荐系统已成为电商、流媒体等平台的核心技术。然而，传统协同过滤（Collaborative Filtering）面临"冷启动"难题，内容推荐（Content-based Filtering）则受限于浅层语义理解。尽管图神经网络（GNN）等新方法有所突破，但如何从海量文本中提取深层语义特征，并实现高效检索，仍是制约推荐效果的瓶颈。

科钦科技大学（CUSAT）的Seema Safar团队在《Neurocomputing》发表的研究，创新性地将LLaMA2、Mistral等大语言模型（LLM）的语义表征能力与Facebook开源的FAISS（Facebook AI Similarity Search）向量检索技术结合，构建了新型推荐框架。该系统通过LLM将商品描述转化为高维嵌入（embedding），利用FAISS的L2距离度量实现毫秒级相似项检索，在Yelp、MovieLens等数据集上NDCG@10最高提升37.2%，为语义驱动的智能推荐树立了新标杆。

关键技术方法
研究采用三阶段流程：1）结构化文本构建，整合商品ID、类别、描述等元数据；2）通过API调用LLaMA2等模型生成d维语义向量，采用NumPy文件缓存避免重复计算；3）建立FAISS索引实现高效k近邻搜索，支持动态更新。实验对比了17种基线模型，采用NDCG、Precision等6项指标评估，通过随机查询项设计确保无偏评估。

研究结果

1. 模型比较：在Amazon Beauty数据集上，LLM+FAISS组合的Hit Rate达0.891，显著超越LightGCN等图神经网络方法，证明语义嵌入对长尾商品推荐的优越性。
2. 嵌入质量分析：通过t-SNE可视化显示，LLaMA2生成的嵌入能更好聚类同类商品，如将"有机洗发水"与"天然护发素"映射到相邻空间。
3. 效率验证：FAISS使百万量级商品检索耗时从传统方法的>500ms降至<20ms，满足实时推荐需求。
4. 消融实验：移除描述相关性评分会使NDCG@5下降21.3%，证实多特征融合的必要性。

结论与展望
该研究证实，LLM生成的语义嵌入能有效捕捉商品间的非线性关系，而FAISS的近似最近邻算法解决了高维向量检索的算力瓶颈。这种端到端框架为跨域推荐（如从电影到书籍）提供了新思路。未来可探索多模态嵌入融合（如图像+文本）及动态用户画像更新，进一步突破现有推荐系统的语义边界。