Implementierung eines multimodalen Empfehlungssystems für den elektronischen Geschäftsverkehr
Der Aufbau eines E-Commerce-Empfehlungssystems mit Vespa.ai kann in die folgenden Hauptschritte unterteilt werden:
- Multimodale DatenmodellierungMehrdimensionale Merkmale wie Text (Titel/Beschreibung), Vektoren (Einbettung von Bildern/Videos) und strukturierte Daten (Preis/Kategorie) sollten bei der Definition des Warendatenmodells berücksichtigt werden.
- Hybrider AbfrageentwurfVerwenden Sie die einzigartige YQL-Syntax von Vespa, um mehrere Suchkriterien zu kombinieren, z.B. um Textschlüsselwörter und visuelle Ähnlichkeitsvektoren gleichzeitig zu finden.
- Personalisierte Sortierung in EchtzeitIntegration von Empfehlungsmodellen im TensorFlow- oder ONNX-Format zur dynamischen Anpassung der Präsentationsgewichte
Spezifische Umsetzungsprozesse:
- Aufbereitung von Rohdaten und Umwandlung in multimodale Merkmale (BERT-ähnliche Modelle können für Textvektoren verwendet werden, CV-Modelle wie ResNet für Bilder)
- Deklarieren Sie jeden Feldtyp und jede Indizierungsmethode bei der Konfiguration des Datenschemas, wie im folgenden Beispiel gezeigt:
{
"Felder": [
{ "name": "title", "type": "string", "index": "enable" }, "label": "title", "type": "string", "type". "index": "enable" },
{ "name": "image_embedding", "type": "tensor(x[512])" }
]} - Bereitstellung des Empfehlungsmodells und Festlegung der Rangfolgekonfiguration zur Realisierung des integrierten Dienstes "Suche + Empfehlung".
Typisches Anwendungsszenario: Wenn Benutzer nach "rotem Kleid" suchen, kann das System nicht nur das Schlüsselwort Ware treffen, sondern auch auf der Grundlage des historischen Verhaltens des Benutzers den visuellen Stil ähnlicher Stile empfehlen, um die Konversionsrate von 30%+ zu verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVespa.ai: eine Open-Source-Plattform für den Aufbau effizienter KI-Such- und EmpfehlungssystemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich ein hybrides Empfehlungssystem auf der Grundlage multimodaler Daten in einer E-Commerce-Plattform implementieren?
