本論文は、LLM（Large Language Models）を活用して現代推薦システムの主な課題を解決する方法を総合的に研究した技術的調査である。既存の推奨システムの制限を克服するために、プロンプトベースの候補生成、言語ベースのランキング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、インタラクティブな推奨など、LLMベースのアーキテクチャを見てみましょう。これにより、パーソナライゼーション、セマンティクスアラインメント、および解釈の可能性が向上し、幅広いタスク固有の監督なしでコールドスタートおよびロングテールシナリオで効果的に機能することができます。
