基于大模型生成的用户课程推荐方法及系统

本发明提供了一种基于大模型生成的用户课程推荐方法及系统，方法包括：离线准备步骤：采集用户数据及课程数据，基于大模型构建课程表示向量并进一步构建索引信息；将所述课程表示向量和索引信息存储于缓存中；在线推荐步骤：生成用户表示向量，从缓存中读取课程表示向量并计算其与所述用户表示向量的相似度；根据相似度计算结果生成课程候选结果并向用户推荐。本发明通过大模型学习用户和课程的多维特征，生成用户与课程的高质量表示向量，能够更精确地匹配用户的兴趣和学习需求，从而提供个性化的课程推荐；通过设计离线与在线相结合的推荐系统架构，保证在引入大模型的情况下推荐请求的响应延迟仍在一个小范围内。