O NoteLLM é um modelo de linguagem grande retrievable que foca no conteúdo gerado pelo usuário, visando melhorar o desempenho dos sistemas de recomendação. Ao combinar a geração de temas com a geração de embeddings, o NoteLLM aumenta a compreensão e o processamento do conteúdo das notas. O modelo adota uma estratégia de fine-tuning end-to-end, compatível com entrada multimodal, ampliando seu potencial em áreas de conteúdo diversificado. Sua importância reside no fato de poder melhorar significativamente a precisão da recomendação de notas e a experiência do usuário, sendo especialmente útil em plataformas como o Xiaohongshu (Little Red Book), que dependem de CGU.