Краткое содержание

arXiv:2511.08181v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Системы рекомендаций (RS) в настоящее время изучаются для смягчения ограничений во время условий холодного старта путем использования мультимодальной информации или введения агентских концепций, основанных на выдающихся возможностях рассуждений больших языковых моделей (LLM). В то же время системы рекомендаций продуктов питания и напитков традиционно использовали концепции графов знаний и онтологий вследствие уникальных атрибутов данных и характеристик отношений данной предметной области. На данном фоне мы предлагаем систему MARC — мультимодальную и мультизадачную систему рекомендаций коктейлей, основанную на агентно-опосредованной генерации с использованием графа базы данных в условиях холодного старта. Предлагаемая система генерирует высококачественные контекстуально соответствующие ответы через два основных процесса: маршрутизатор распознавания задач и процесс рефлексии. Графовая база данных была построена путём обработки данных о коктейлях с платформы Kaggle, её эффективность оценивалась с помощью 200 вручную составленных вопросов.