电商多模态推荐系统实现方案
利用Vespa.ai构建电商推荐系统可分为以下关键步骤：
- 多模态数据建模：定义商品数据模型时应包含文本(标题/描述)、向量(图像/视频嵌入)、结构化数据(价格/类目)等多维度特征
- 混合查询设计：使用Vespa特有的YQL语法组合多种搜索条件，例如：同时匹配文本关键词和视觉相似向量
- 实时个性化排序：集成TensorFlow或ONNX格式的推荐模型，动态调整展示权重
具体实施流程：
- 准备商品数据并转换为多模态特征（文本向量可用BERT类模型，图像用ResNet等CV模型）
- 配置数据schema时声明各字段类型和索引方式，示例如下：
{
“fields”: [
{ “name”: “title”, “type”: “string”, “index”: “enable” },
{ “name”: “image_embedding”, “type”: “tensor<float>(x[512])” }
]} - 部署推荐模型并设置ranking配置，实现”搜索+推荐”一体化服务
典型应用场景：当用户搜索”红色连衣裙”时，系统不仅能命中关键词商品，还会基于用户历史行为推荐视觉风格相似的款式，提升转化率30%+。
This answer comes from the articleVespa.ai: an open source platform for building efficient AI search and recommendation systemsThe
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