AI驱动的智能推荐系统：基于混元大模型的实践

用户请求
    ↓
API Gateway（鉴权、限流）
    ↓
用户意图理解（混元大模型）
    ↓
召回层（从海量内容中快速筛选候选集）
    ↓
排序层（混元大模型对候选集重新打分）
    ↓
重排层（考虑多样性、新鲜度）
    ↓
返回推荐结果

用户输入："我是AI新手，想学怎么用Marvis做自动化"

混元大模型解析：
- 用户身份：AI新手（需要入门内容）
- 目标产品：Marvis
- 应用场景：自动化
- 推荐策略：优先推荐Marvis入门教程 + 自动化实战案例

import requests
import json

# 调用混元大模型API
def understand_user_intent(user_query):
    api_url = "https://hunyuan.tencentcloudapi.com"
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "TC3-HMAC-SHA256 Credential=..."
    }
    
    payload = {
        "Model": "hunyuan-turbo",
        "Messages": [
            {
                "Role": "user",
                "Content": f"解析以下用户查询的意图，提取：用户身份、目标产品、应用场景。查询：{user_query}"
            }
        ]
    }
    
    response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
    intent = response.json()["Response"]["Choices"][0]["Message"]["Content"]
    
    return intent

# 实战调用
user_query = "我是AI新手，想学怎么用Marvis做自动化"
intent = understand_user_intent(user_query)
print(intent)
# 输出：{"用户身份": "AI新手", "目标产品": "Marvis", "应用场景": "自动化"}

推荐内容：《Marvis 6大Agent协同实战》
推荐理由（混元生成）："因为您之前查看过'AI Agent入门'相关内容，
这篇实战案例详细讲解了Marvis的6大Agent如何协同工作，
适合您当前的学习阶段。"

# 为每个Marvis技能生成语义向量
def generate_skill_embedding(skill_id):
    # 1. 从数据库读取技能信息
    skill_info = get_skill_from_db(skill_id)
    
    # 2. 拼接技能名称、描述、标签
    text = f"{skill_info['name']} {skill_info['description']} {' '.join(skill_info['tags'])}"
    
    # 3. 调用混元API生成向量
    embedding = call_hunyuan_embedding_api(text)
    
    # 4. 存储到Milvus
    milvus_client.insert(collection_name="marvis_skills", data=[{
        "skill_id": skill_id,
        "embedding": embedding,
        "skill_name": skill_info['name']
    }])

def recommend_skills(user_query, top_k=5):
    # 1. 理解用户意图
    intent = understand_user_intent(user_query)
    
    # 2. 生成查询向量
    query_embedding = call_hunyuan_embedding_api(intent)
    
    # 3. 在Milvus中检索相似技能
    results = milvus_client.search(
        collection_name="marvis_skills",
        data=[query_embedding],
        limit=top_k
    )
    
    # 4. 用混元大模型重新排序（考虑用户历史行为）
    reranked_results = rerank_by_hunyuan(results, user_history)
    
    return reranked_results