港大联合百度推出RLMRec：大语言模型推荐算法新突破

2026年1月4日 互联网

一、推荐系统与大语言模型的融合挑战

在电商、内容平台等场景中，推荐系统需要精准理解用户意图并匹配商品或内容。传统推荐算法依赖用户行为、物品属性等结构化数据，但在处理非结构化文本（如商品描述、用户评论）时存在明显短板。大语言模型（LLM）凭借强大的文本理解能力，成为提升推荐质量的关键技术。

然而，直接将LLM接入推荐系统面临三大挑战：

  1. 适配成本高：主流云服务商的LLM服务通常以API形式提供，需通过复杂调优才能适配推荐场景；
  2. 实时性不足：LLM生成推荐结果的延迟较高，难以满足实时交互需求；
  3. 效果波动大：LLM的文本理解能力与推荐系统的点击率、转化率等指标存在语义鸿沟，优化方向不一致。

二、RLMRec算法的核心设计：即插即用的三重优化

RLMRec（Reinforcement Learning-based LLM Recommender）由港大与百度联合研发，通过三重优化实现“即插即用”：

1. 轻量化特征编码层：降低LLM接入门槛

传统方案需对LLM进行微调以适配推荐特征，而RLMRec采用双流特征编码架构：

  • 文本流：使用预训练LLM提取商品描述、用户查询的语义特征；
  • 结构化流：通过浅层神经网络处理用户画像、物品属性等结构化数据；
  • 融合层：将两类特征通过注意力机制动态加权，避免对LLM的深度修改。
  1. # 示意性代码：双流特征编码
  2. class DualStreamEncoder(nn.Module):
  3.     def __init__(self, llm_model, struct_dim):
  4.         self.llm_encoder = llm_model.get_text_encoder()  # 复用预训练LLM的文本编码器
  5.         self.struct_encoder = nn.Linear(struct_dim, 128)  # 轻量结构化特征编码
  6.         self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=256, num_heads=4)
  8.     def forward(self, text_input, struct_input):
  9.         text_emb = self.llm_encoder(text_input)  # 文本特征 (batch, seq_len, 768)
  10.         struct_emb = self.struct_encoder(struct_input)  # 结构化特征 (batch, 128)
  11.         # 通过注意力机制融合特征
  12.         fused_emb, _ = self.attention(text_emb, struct_emb.unsqueeze(1), struct_emb.unsqueeze(1))
  13.         return fused_emb

2. 强化学习优化目标：对齐推荐指标

为解决LLM优化目标与推荐系统指标不一致的问题，RLMRec引入双阶段强化学习：

  • 离线阶段：使用历史数据训练策略网络，以点击率（CTR）和转化率（CVR）为奖励信号；
  • 在线阶段：通过策略梯度算法动态调整LLM生成的推荐候选集排序。
  1. # 示意性代码：策略梯度优化
  2. class RLPolicy(nn.Module):
  3.     def __init__(self, state_dim, action_dim):
  4.         self.policy_net = nn.Sequential(
  5.             nn.Linear(state_dim, 256),
  6.             nn.ReLU(),
  7.             nn.Linear(256, action_dim)
  8.         )
  10.     def select_action(self, state):
  11.         logits = self.policy_net(state)
  12.         probs = F.softmax(logits, dim=-1)
  13.         action = probs.multinomial(num_samples=1).detach()
  14.         return action
  16.     def update(self, rewards, states, actions):
  17.         # 使用策略梯度算法更新网络参数
  18.         optimizer.zero_grad()
  19.         log_probs = ...  # 计算动作的对数概率
  20.         loss = - (log_probs * rewards).mean()
  21.         loss.backward()
  22.         optimizer.step()

3. 动态候选集剪枝：提升实时性

为降低LLM的推理延迟，RLMRec采用两级候选集过滤：

  1. 粗筛阶段：基于结构化特征的快速过滤（如类别匹配、价格区间）；
  2. 精排阶段：使用LLM对粗筛后的候选集进行语义排序。

实验表明，该设计使单次推荐请求的LLM调用次数减少70%，平均延迟从2.3秒降至0.8秒。

三、部署实践：从实验室到生产环境的路径

1. 模型服务化架构

推荐将RLMRec部署为微服务，通过gRPC接口与推荐主系统交互：

  1. 用户请求 → 特征服务 → RLMRec服务（LLM编码+强化学习排序） → 推荐结果
  • 特征服务：负责用户/物品特征的实时获取与预处理；
  • RLMRec服务：封装LLM模型和强化学习策略，支持水平扩展。

2. 冷启动优化方案

针对新商品或新用户，RLMRec提供两种冷启动策略：

  • 内容填充：使用LLM生成新商品的模拟用户评价，扩充训练数据；
  • 迁移学习：在相似品类的推荐任务上预训练策略网络，加速收敛。

3. 监控与迭代体系

建立全链路监控指标：

  • 效果指标：CTR、CVR、人均点击商品数；
  • 效率指标：LLM调用次数、平均延迟、QPS；
  • 稳定性指标：错误率、重试率。

通过A/B测试框架持续优化策略，例如每周迭代一次奖励函数权重。

四、技术价值与行业影响

RLMRec的核心价值在于降低LLM在推荐系统中的应用门槛：

  1. 无需深度改造LLM：复用预训练模型的文本编码能力，避免昂贵的微调成本；
  2. 兼容主流技术栈：支持与Spark、Flink等大数据处理框架集成；
  3. 效果显著提升：在公开数据集上，相比传统DNN模型，CTR提升12.7%，CVR提升8.3%。

该成果已应用于多个内容平台的推荐系统升级，证明其在大规模生产环境中的可行性。对于开发者而言，RLMRec提供了一套可复用的推荐算法优化方案，尤其适合资源有限但希望快速提升推荐质量的团队。

五、未来方向：从推荐到全域智能

RLMRec的研发团队正探索以下扩展方向：

  1. 多模态推荐：融入图像、视频等模态特征，提升内容理解精度；
  2. 长尾物品挖掘：通过强化学习探索用户对小众商品的兴趣；
  3. 隐私保护推荐：结合联邦学习技术，在数据不出域的前提下优化模型。

随着大语言模型技术的演进，RLMRec所代表的“即插即用”范式将成为推荐系统智能化升级的重要路径。对于企业而言，选择具备灵活扩展能力的算法架构，将是应对未来竞争的关键。

最新文章