根据关系维度，召回与苹果存在某种关系的内容或商品，如苹果公司、苹果手机等。 根据层次维度，召回与苹果属于同层次或不同层次的内容或商品，如水果、食物等。 利用知识图谱的召回模型，可以提高召回的精度和覆盖度，同时也可以提高召回的多样性和丰富性，为用户提供更多的选择和发现。 如何定义端产品及端产品经理方法论 相较于端产品，端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。
例如，用户在早上可能想要看些新闻或教育的内容，而在晚上可能想要看些娱乐或游戏的内容。用户在工作时可能想要购买些办公用品，而在休闲时可能想要购买些运动用品。用户在不同的地点、天气、心情等情况下，可能有不同的需求或兴趣。因此，我们需要捕捉和理解用户的实时意图，从而实现基于场景和情境的召回。 例如，如果我们要召回些与电影相关的内容或商品，我们可以利用 佐治亚州 whatsapp 数据 用户的实时意图信息，根据不同的场景和情境，找出不同的候选集，如下图所示： 如何用大模型打造超级召回引擎 从图中可以看出，用户的实时意图信息可以帮助我们从多个角度和层次来召回与电影相关的内容或商品，如： 根据时间维度，召回与用户当前时间段相关的内容或商品，如最新上映的电影、即将下架的电影等。
根据场景维度，，如家庭观影的电影、影院观影的电影等。 根据情境维度，召回与用户当前情境相关的内容或商品，如适合情侣看的电影、适合孩子看的电影等。 根据层次维度，召回与电影属于同层次或不同层次的内容或商品，如电视剧、小说等。 利用用户的实时意图的召回模型，可以提高召回的灵活性和个性化，同时也可以提高召回的时效性和实用性，为用户提供更多的满足和惊喜。 那么，如何捕捉和理解用户的实时意图呢？这就需要借助人工智能大模型的能力，从多种数据源中获取和分析用户的实时意图信息，然后将它们转化为召回的策略和条件。