本篇文章介绍了大语言模型时代下的 AI Agent 概念，并以 LangChain 为例详细介绍了 AI Agent 背后的实现原理，随后展开介绍云音乐在实践 AI Agent 过程中的遇到的问题及优化手段。通过阅读本篇文章，读者将掌握业界主流的 AI Agent 实现原理及实践优化手段，对应用自研 AI Agent 或理解 Open AI 最新提出的 Assistants A...

歌曲评论是云音乐的核心资产之一，对歌曲评论的内容进行理解，有助于分发好内容，提升用户体验。评论内容理解需要解决的核心问题有：一方面，亿级的评论内容质量参差不齐，存在大量的水评等各种低质量的评论会淹没好评论，损害了用户体验和评论区氛围，因此设计评论分类算法，将评论类别区隔开来，再用推荐策略针对性的...

谈到搜索，大家日常生活已离不开此功能，例如通用搜索引擎Google百度，购物时的电商搜索，听歌时的音乐app搜索等。在不同的业务场景下，搜索的业务本质与目标也有着很大异同。在电商场景下，搜索本质上是非精准导向的，因为满足用户query意图的商品候选量级极大，个性化的作用极大的被彰显，在query理解、召回及排序的各...

在机器学习全流程的生命周期中，Feature Store是连接Data和Model之间的桥梁。他通过存储和管理ML过程中的数据集和数据管道，减少特征工程的重复工作，以实现高效率的特征数据开发，缩短模型迭代周期。

在推荐业务中，经典的分层逻辑为三层：召回、精排、重排，其中精排层无疑又是最复杂、最具挑战性的一个环节，预估系统主要是为精排业务提供在线推理的服务。

富媒体内容（Rich Media Content，简称富内容），是指具有视频、声音、文字等多种载体的综合性信息形式，主要包括短视频、直播等等。相比于传统的文章、图片、音乐等单一载体的内容，在“注意力经济”的时代，富内容是能够最大限度传递信息、吸引消费者注意力的内容形式。并且因其丰富的呈现形式（图文声并茂，可搭配各种...

在推荐系统中，存在着成千上万的用户，也存在着成千上万的物品，推荐系统的本质任务是为用户推荐其感兴趣的物品。在这里面，用户和物品都是不断更新的，如何给新用户推荐其感兴趣的物品，如何把新物品推荐给对其感兴趣的用户，就是推荐系统的冷启动问题。 所以，推荐系统的冷启动问题，主要包括用户冷启动、物品冷启动两...

每天早上醒来，眼睛一睁开就面临一个难题：今天穿什么？这时候脑海里往往会冒出很多选项，却都不能令我满意，纠结中经常想着想着就又睡着了。20分钟后发现睡过了惊醒，抓起文化衫和短裤套上就走，匆忙中身上还滴上了牙膏。

图片来源：[链接]作者：左冯翊一、项目背景云音乐依托音乐主站业务，衍生了不少创新业务。不管是音乐、直播还是播客等业务，都面临着如下两个冷启动的问题：如何为新用户（或不活跃用户）分发内容如何将新内容（或冷门内容）分发给用户每个业务都沉淀了一些解决冷启动的方法，比较常见的一种方法是引入用户在其他场景的...

直播推荐业务是嵌入在云音乐 APP 中各个地方，其中就包括最大的几个场景歌曲播放页的直播模块、混合在评论中的评论页直播以及云音乐首页的首页六卡直播。 如下图所示，图 1.1 即为播放页上的直播模块；图 1.2 是云音乐首页中首页六卡直播模块；图 1.3 是歌曲评论页中的直播模块。