生成式召回：人工智能驱动的推荐与广告革命
随着人工智能技术的飞速发展，生成式召回（Generative Retrieval）正在成为推荐系统与搜索广告领域的新范式。相较于传统的推荐系统，生成式召回通过引入大语言模型（LLM）和 NVIDIA TensorRT-LLM 等优化工具，显著提升了推荐效果与推理效率。
生成式推荐系统的核心优势
生成式召回系统相较于传统推荐系统具有以下显著优势：
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流程简化：传统推荐系统通常需要复杂的多阶段流程，包括召回、排序和重排等步骤。而生成式召回通过大语言模型的端到端生成能力，直接输出推荐结果，大幅简化了流程。
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知识融合：大语言模型能够融合多源知识，包括用户行为、上下文信息和实时趋势，从而提供更精准的推荐。
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规模定律（Scaling Law）：生成式召回系统能够充分利用大模型的规模效应，随着模型参数的增加，推荐效果显著提升。
NVIDIA TensorRT-LLM 的加速实践
在生成式召回的落地过程中，NVIDIA TensorRT-LLM 发挥了关键作用。例如，京东广告团队基于 TensorRT-LLM 开发了一套生成式召回服务解决方案，成功解决了大模型端到端推理的性能问题。通过优化 GPU 资源利用和显存管理，推理效率显著提升，同时降低了业务成本。
此外，美团技术团队也基于 TensorRT-LLM 构建了一套高性能分布式训推框架，支持 GPT-3 规模甚至更大的稀疏大模型的训练与推理，并在多个业务场景中验证了生成式推荐的有效性。
生成式召回的未来展望
生成式召回不仅在推荐系统与搜索广告中展现了巨大潜力，还在个性化营销内容生成等领域广泛应用。例如，通过检索增强生成（RAG）技术，LLM 能够根据实时趋势和用户偏好生成个性化的营销内容，进一步提升用户体验。
未来，随着大模型技术的持续发展，生成式召回有望在更多领域实现突破，为人工智能驱动的商业决策提供更强大的支持。
通过 NVIDIA TensorRT-LLM 等工具的优化，生成式召回正在重塑推荐与广告领域的技术格局，为企业带来更高效、更智能的解决方案。
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