召回模型是数字化营销业务中的核心环节，它决定了用户能否看到与自己相关的内容，从而影响用户的满意度和转化率。 传统的召回模型通常基于用户的行为数据和内容的特征数据，通过一些简单的规则或机器学习算法，来计算用户和内容的匹配度，然后按照一定的排序规则，向用户推荐最匹配的内容。 然而，这种方法存在一些局限性，比如数据稀疏、内容冷启动、用户兴趣变化等，导致召回效果不理想。 随着人工智能技术的发展，特别是近年来出现的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，为召回模型提供了新的思路和方法。 人工智能大模型是指那些具有超大规模的参数和数据的深度学习模型，它们能够在多个领域和任务上表现出惊人的性能，甚至超越人类的水平。 人工智能大模型的优势在于它们能够从海量的数据中学习到丰富的知识和语义，从而实现对用户和内容的深度理解，进而提高召回的精度和效率。 本文将从产品经理的视角，介绍如何应用人工智能大模型实现基于综合分析的召回模型，主要包括基于用户兴趣的召回模型和基于语义理解的召回模型，以及它们在电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务中的应用场景和效果。 旨在帮助产品经理和运营人员了解人工智能大模型的潜力和价值，以及如何利用它们来优化数字化营销业务的召回效果。