Cleo: A Transparent and Controllable Chatbot for Conversational Commerce
Cleo：面向对话商务的透明可控聊天机器人系统
🧭 透明可控的对话式推荐系统 ★ 深度解读
GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences
通过混合架构分离确定性排序与 LLM 生成，实现可审计的产品推荐与决策支持。
📌 工作参考价值（4 点）
- 混合架构的解耦设计：将排序逻辑与对话生成严格分离，Ranker 执行确定性多属性过滤与损失计算，LLM 仅负责结构化需求抽取和自然语言响应，可有效防止 LLM 幻觉或劝说性内容影响推荐结果。电商场景中可直接复用该架构，在保持对话流畅性的同时确保推荐可靠可控。
- 可审计的透明排序：通过暴露每个属性的损失值（price/RAM/storage/screen size）和整体评分，用户可点击“为什么这样排序”查看详细解释。这为推荐系统中的算法透明度与可解释性提供了低门槛实现思路，可直接作为功能模块嵌入商品推荐对话界面。
- 结构化需求抽取与后处理：用 LLM 进行需求槽位抽取（JSON 输出），配合规则化的单位换算、离散值对齐和非法过滤，显著提升抽取鲁棒性。在电商对话搜索、智能客服中可参考该管线，降低 LLM 输出不可控带来的风险。
- 比较与亮点功能的约束生成：多产品对比和单产品亮点均先用规则计算指标差异，再交由 LLM 格式化输出，避免生成虚假规格。对于需要展示商品对比或卖点总结的推荐场景，这是一种低成本高效率的幻觉防御手段。