知识图谱可以帮助我们理解和关联内容或商品的多维属性和关系，从而实现基于语义和逻辑的召回。 例如，如果我们要召回些与苹果相关的内容或商品，我们可以利用知识图谱中的信息，根据不同的维度和关系，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，知识图谱可以帮助我们从多个角度和层次来召回与苹果相关的内容或商品，如： 根据类型维度，召回与苹果同类的内容或商品，如梨、香蕉等。 根据属性维度，召回与苹果具有相同或相似属性的内容或商品，如红色、甜的等。
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 新加坡电话号码表 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。