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作者：游小荣;李淑芳;邵红燕;
单位：常州纺织服装职业技术学院;江苏省碳纤维先进材料智能制造工程技术研究开发中心;
摘要：为了满足用户对个性化服装推荐的需求，构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先，为提升大模型在服装推荐领域的推理能力，基于fashion-style-instruct数据集对Llama2 7B、Orca2 7B和Mistral 7B大模型进行有监督微调，生成针对服装推荐任务的优化模型；其次，对H&M个性化时尚推荐数据集中的部分数据进行向量化处理，并引入检索增强生成技术，以提升模型的准确性与透明度；最后，基于微调和检索增强生成技术设计了一套服装推荐智能问答系统。实验结果表明，相较于未进行微调与检索增强生成技术优化的基准系统，本文所构建的系统在余弦相似度、BLEU及人工评估指标上分别提升了59.74%、103.64%、22.22%;在具体问答案例分析中，本文构建系统在个性化服装推荐智能问答的细节表现上也优于ChatGPT 3.5。本文所构建的系统在服装推荐大模型应用领域具有较高的应用价值和推广潜力。
关键词：服装推荐;;大模型;;个性化;;问答系统;;检索增强生成
基金资助：常州纺织服装职业技术学院学术科研应用技术类基金项目(CFK202316)
