Представляем zeroCPR: рекомендательная система

• Рекомендательные ИИ-системы широко используются для рекомендации аналогичных продуктов. • Большинство моделей машинного обучения имеют открытый исходный код и могут использоваться без подготовки модели с нуля. • Однако для выбора дополнительных продуктов нет технологии с открытым исходным кодом, на которую можно было бы положиться. • В статье предлагается фреймворк (с кодом в виде удобной для пользователя библиотеки) для создания дополнительных продуктов с помощью LLM. • Цель фреймворка - быть масштабируемым, не подверженным риску взлома и иметь легко структурированные выходные данные для использования с дополнительными инструментами. • Фреймворк zeroCPR использует LLM для создания дополнительных продуктов и применяет Chain-of-DataFrame для обработки списков. • Цель фреймворка - помочь компаниям, у которых нет данных о клиентах, рекомендовать дополнительные продукты.