技术博客

本文聚焦于构建人工智能工作流与智能体之间的信任关系，以电影推荐智能体为案例，深入探讨了一个全面且可持续的评估框架。该框架涵盖从评估指标的定义、相关数据的生成、评估过程的自动化，到优化措施的具体执行等多个环节，旨在提升智能体的可靠性与用户信任度。通过系统化的评估机制，不仅能够提高推荐系统的性能，还能增强用户对智能体决策过程的理解和认同，为人工智能在实际场景中的广泛应用奠定信任基础。

本教程旨在指导读者如何利用Apache Spark与Flask构建一个高效且可扩展的在线电影推荐系统。Apache Spark作为一款强大的大数据处理框架，能够高效地处理海量用户数据；而Flask则以其轻量级的特点，为推荐系统的前端展示提供了灵活的支持。通过这两者的结合，可以实现一个既能实时处理用户数据又能提供个性化电影推荐的服务。