LLMで商品推薦をしてみたい

背景: LLM を商品推薦に応用できないだろうか？

• 自社のECサイトに、Item 2 Item, User 2 Item的な商品推薦を実装したい
• 従来推薦システムの構築には膨大な行動データが必要だった。しかし、自前で膨大な行動データを持っていなくとも、LLM の膨大な訓練データを使えば、相応の商品推薦システムが作れるのではないか？
• 更にLLMは推薦理由を自然言語で述べられるので推薦に付加価値をつけられるのではないか？

この記事では作ったPoCの解説と今後の展望を述べる。

PoC

• プロンプトに入力した文字列からファッションを推薦してくれる
• スニーカーダンクはスニーカー・アパレル特化型のフリマアプリです

モデルの説明

要するに「世の中にあるスニーカーと自社で販売しているスニーカーの積集合から推薦する」という感じ。

Amazon Bedrockを利用。ノーコードでプロンプトやRAGを使ったワークフローが作成できる。

Item 2 Item への応用

モデルに「xxxと似たスニーカーを教えてください」というプロンプトを生成しモデルに入力してみる。

User 2 Item への応用

ユーザの行動履歴からプロンプトを生成しモデルに入力してみる。

考察・今後の展望

• 商品やユーザに対するタグ付けのようなものをやってプロンプトやデータベースに入れておくと精度が上がるかもしれない
• 類似アイテムを推薦させるだけでなく、コーデの提案をさせられそうなのは、LLMならではかもしれない
• 同じアイテムを推薦するにしても、説明文をより具体的に・エモーショナルに出来るように出来ればまた印象は変わるだろう