Vespa.ai definiert den Echtzeitstandard für Empfehlungssysteme mit einer Architektur neu, die das Abrufen von Merkmalen und die Modellinferenz auf eine Latenzzeit von 10 Millisekunden komprimiert. Der Arbeitsablauf des Systems besteht aus drei Schlüsselphasen: schnelles Filtern von Kandidatensätzen durch einen Rückwärtsindex, Laden von Nutzerverhaltens- und Inhaltsmerkmalen und schließlich Millisekunden Inferenz durch ein integriertes TensorFlow- oder ONNX-Modell, das von Spotify demonstriert wurde, um empfohlene Inhaltsaktualisierungen von stündlich auf sekündlich zu verbessern, wodurch personalisierte Erfahrungen dramatisch verbessert werden.
Was die technische Umsetzung betrifft, so verwendet die Plattform einen Speicherberechnungsmodus, um Engpässe bei der Festplatten-IO zu vermeiden, und arbeitet mit einem dynamischen Slicing-Mechanismus, um eine horizontale Erweiterung zu erreichen. Die einzigartige hierarchische Ranking-Funktion unterstützt die zweistufige Verarbeitung von Grob- und Feinranking, wodurch die Wirkung gewährleistet und die Kosten kontrolliert werden. Im Szenario der Nachrichtenempfehlungen kann das System sofort das Klick-Feedback des Nutzers widerspiegeln; E-Commerce-Plattformen nutzen diese Funktion, um Produktempfehlungen in Echtzeit nach dem Prinzip "Sehen und gesehen werden" zu erreichen, und die Konversionsrate ist um mehr als 30% höher als im Batch-Modus.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVespa.ai: eine Open-Source-Plattform für den Aufbau effizienter KI-Such- und EmpfehlungssystemeDie
