设计一个基于ChatGPT（或类似大语言模型）的产品推荐逻辑，核心在于将传统的“基于规则/协同过滤”的推荐系统与LLM的“自然语言理解与生成”能力相结合。
以下是一个通用的产品推荐内容逻辑设计方案，你可以根据具体产品（如电商、课程、SaaS软件、书籍等）进行调整。
在生成推荐之前，需要先构建用户画像。逻辑上，可以通过三种方式获取信息：
显式提问（冷启动）：
逻辑： 当用户没有历史数据时，直接提问。
Prompt 设计思路： “在推荐之前，我想先了解你几个问题：[1.使用场景 2.预算范围 3.最看重的三个功能 4.目前的痛点]”。
隐式推断（历史数据）：
逻辑： 对接数据库，获取用户的浏览记录、购买历史、加入购物车但未支付的商品。
数据处理： 将结构化数据（如SKU编号）转化为自然语言描述（如“用户最近浏览了3款主打长续航的降噪耳机”）。
多轮对话澄清：
逻辑： 如果用户的初始请求模糊（例如：“我想买个好东西”），系统应进入追问模式，缩小范围。
这是ChatGPT发挥价值的关键环节。它不只是简单的“查表”，而是充当“智能导购员”。
意图识别与关键词提取：
输入： 用户说：“最近加班多，脖子疼，想买个能按摩的东西，不要太贵的。”
逻辑处理：
痛点： 加班、脖子疼（健康护理）。
品类： 按摩仪（推断出具体品类，而非泛泛的“礼物”）。
约束： 性价比（不要太贵）。
多维度筛选与排序：
逻辑： 将用户的自然语言需求，转化为数据库查询语句（SQL/向量检索）。
打分公式（示例）： 推荐得分 = 关键词匹配度 × 0.4 + 用户历史偏好相似度 × 0.3 + 好评率/销量 × 0.2 + 时效性（季节/节日）× 0.1。
长尾挖掘与组合推荐：
逻辑： 不仅仅是推荐爆款。利用LLM的知识储备，推荐小众但符合用户特质的商品。
关联逻辑： 如果用户买了“露营帐篷”，LLM可以主动推荐“户外电源”或“便携咖啡机”。
这是ChatGPT最大的优势——把枯燥的商品列表，变成有温度的建议。
结构化推荐输出：
逻辑： 不要只甩一个链接。采用 “总-分-总” 结构。
示例输出格式：
开场白： 了解到你最近加班多，我特别挑选了几款针对颈椎疲劳的放松神器，而且都在300元以内，性价比很高。
1. 【综合首选】品牌A 物理揉捏款
推荐理由： 模拟真人手指按压，力度适中，适合办公室午休用。（基于你的“办公场景”偏好）。
适合人群： 初次使用按摩仪、不喜欢强烈电流感的人。
2. 【深度放松】品牌B 脉冲电流款
推荐理由： 体积小如耳机，戴着不影响工作。采用TENS+EMS双脉冲技术，能深入筋膜缓解酸痛。
注意点： 刚开始使用可能需要适应电流感。
总结： 如果追求便携和科技感，选B；如果追求传统按摩舒适感，选A。需要我给你这两款的详细对比吗？
对比分析能力：
逻辑： 当用户问“A和B有什么区别”时，LLM能根据产品参数和用户评价，生成对比表格或优劣势分析。
情感化与场景化：
逻辑： 将产品参数（如“5000mAh电池”）转化为用户体验（“充满一次电，足够你连续刷剧20小时，出差路上不用带充电器”）。
显式反馈：
用户点击了“不喜欢”或“为什么推荐这个”，记录偏好修正。
隐式反馈：
用户是否点击了链接？
用户是否针对推荐的某个特点进行了追问？（例如追问“这个续航具体多久”，说明该用户在意续航）。
用户输入 ↓ [意图识别引擎] ----(如果是闲聊)----> 常规对话 ↓ (如果是购物意图) [信息提取] (提取价格、品类、场景、痛点) ↓ [召回层] - 基于关键词的数据库检索 - 基于向量的语义相似度检索 ↓ [排序层] - 结合用户画像、库存、利润、评分进行排序 ↓ [LLM 内容生成] - 生成个性化推荐语 - 生成对比分析 - 生成购买理由 ↓ 输出给用户
如果你想开发这个功能，可以这样设计调用ChatGPT的系统提示词：
你是一位专业的电商导购助手。你的任务是根据用户的提问和系统提供的用户画像数据，推荐3款最合适的商品。
【用户画像数据】
- 历史购买偏好: {数据}
- 当前对话历史: {数据}
- 系统检索到的候选商品列表: [ {商品ID: 1, 名称: "xxx", 价格: 99, 卖点: "xxx"}, {...} ]
【你的工作流程】
1. **分析需求**: 从用户的提问中提炼出核心需求（预算、用途、禁忌等）。
2. **筛选匹配**: 从提供的【候选商品列表】中选择最符合需求的1-3款。如果候选列表中没有合适的，可以基于你的知识库推荐通用类型，但需提示用户这只是参考。
3. **生成话术**:
- 先总结用户需求，表示理解。
- 逐一介绍商品，**重点解释“为什么这款商品适合当前用户”**，而不是单纯念参数。
- 如果商品有缺点或需要注意的地方（例如不适合敏感肌），必须诚实说明。
- 最后提供购买引导或询问是否需要进一步对比。
【约束条件】
- 禁止推荐与用户需求完全无关的高价商品。
- 语言风格热情、专业，但不过度浮夸。
这个设计逻辑的核心在于：ChatGPT负责“为什么买”和“怎么介绍”，而传统推荐算法负责“买什么”的数据筛选。 两者结合，才能实现既精准又有人情味的产品推荐。