要使用 OpenAI 嵌入构建推荐系统，首先使用 OpenAI 的嵌入模型（例如 text-embedding-3-small 或 text-embedding-3-large）将您的项目（产品、文章等）转换为数值向量。 这些嵌入捕获语义含义，允许您根据相似性比较项目。 例如，如果您要推荐电影，您可以为电影描述、标题或类型生成嵌入。 项目嵌入后，将其存储在向量数据库（如 Pinecone、Milvus 或 FAISS）中，该数据库针对快速相似性搜索进行了优化。 当用户与项目交互时（例如，点击产品），将该项目转换为嵌入，并查询数据库以查找最近邻，从而找到相似的项目。
接下来，实施检索机制。 例如，如果用户观看了一部科幻电影，您的系统可以获取该电影的嵌入，在数据库中搜索具有最小余弦距离（一种相似性度量）的嵌入，并返回最佳匹配。 您还可以通过将用户行为数据与嵌入相结合来个性化推荐。 例如，对用户观看的电影的嵌入进行平均，以创建“用户配置文件”向量，然后查找与该配置文件相似的项目。 为了提高准确性，可以使用按元数据过滤结果（例如，排除儿童档案中的 R 级电影）或使用辅助模型重新对候选项目进行排序等技术。
最后，测试并迭代。 使用点击率或 precision@k（推荐的项目被点击或相关的频率）等指标来衡量性能。 例如，如果用户在观看喜剧时经常忽略对“动作片”的推荐，请调整嵌入输入（例如，更突出地包含类型标签）或调整相似性阈值。 优化向量数据库的速度和可扩展性——如果您的系统在处理 100 万个项目时速度变慢，请考虑使用近似最近邻 (ANN) 算法。 像 OpenAI 的 API 这样的工具简化了嵌入生成，但要确保您有效地处理速率限制和批量请求。 通过仔细调整，嵌入可以为推荐提供直观和上下文感知的支持。