大语言模型在零售业的变革：个性化推荐与智能客服

大语言模型在零售业的变革：个性化推荐与智能客服

关键词：大语言模型、零售业、个性化推荐、智能客服、用户画像、自然语言处理、AI应用

摘要：当你走进一家超市，货架上的商品会"读懂"你的购物车；当你在电商平台咨询售后问题，客服机器人能像朋友一样理解你的情绪并给出解决方案——这些曾经只在科幻电影里出现的场景，正随着大语言模型（LLM）的普及变成现实。本文将带你走进大语言模型在零售业的"魔法世界"，从核心概念到实战案例，一步步拆解它如何重构个性化推荐和智能客服，为零售业带来颠覆性变革。

---

背景介绍

目的和范围

在"千人千面"成为零售行业共识的今天，传统推荐系统（如协同过滤、基于内容的推荐）和规则驱动的客服系统已难以满足消费者日益增长的个性化需求。本文聚焦大语言模型（如GPT-4、BERT、文心一言等）在零售业的两大核心应用场景——个性化推荐与智能客服，探讨其技术原理、落地案例及未来趋势。

预期读者

• 零售行业从业者（店长、电商运营、客服主管）：了解如何用AI提升用户体验与转化率
• AI技术爱好者：学习大语言模型在垂直领域的应用实践
• 技术开发者：掌握零售业AI落地的关键技术点

文档结构概述

本文将按照"概念引入→原理拆解→实战案例→应用场景→未来展望"的逻辑展开，用生活案