想做一个书单推荐系统，现在最好的办法是不是结合 RAG 和 LLM

[pureGirl]

有自己的知识库，但是非常庞大

[fengci]

https://www.readthistwice.com/
你再找这个？

[kenshinhu]

RAG 的话感觉仅要书本目录+书本摘要放到一个 graph 上，之后接通 LLM 就可以了。
最近我也在研究这块，有意向的话大家一起探讨一下

[zqqian]

一般都是这样做的：先用嵌入模型得到每条数据的向量。在推荐的时候根据关键词，计算距离最近的前 100 个条目，然后都喂给大模型让大模型推荐

[pureGirl]

@fengci 我要做企业定制化的那种

[pureGirl]

@kenshinhu 之前考虑的一直都是向量数据库，还没想过用知识图谱做

[kenshinhu]

@pureGirl 向量仅是针对字面上的距离来查找，如果想更深一层，想通过作者之间的联系来做相似性推荐的话 Graph 是一个不错的选择，况且现在 Neo4j 也是支持 Vector 的，仅要根据成本选对 embedding 模型即可