電子商取引マルチモーダル推奨システム実装スキーム
Vespa.aiを使ったeコマース推奨システムの構築は、以下の主要なステップに分けることができます：
- マルチモーダルなデータモデリング商品データモデルを定義する際には、テキスト（タイトル／説明文）、ベクトル（画像／動画の埋め込み）、構造化データ（価格／カテゴリー）などの多次元的な特徴を含めるべきである。
- ハイブリッドクエリ設計Vespa独自のYQL構文を使用し、複数の検索条件を組み合わせることができます。例えば、テキストキーワードと視覚的類似性ベクトルを同時にマッチングさせることができます。
- リアルタイム・パーソナライズド・ソーティングTensorFlowまたはONNX形式で推薦モデルを統合し、プレゼンテーションの重みを動的に調整する。
具体的な実施プロセス：
- 商品データの準備とマルチモーダル特徴への変換（テキストベクトルにはBERTのようなモデル、画像にはResNetのようなCVモデルを使用可能）
- 以下の例に示すように、データ・スキーマを構成する際に、各フィールド・タイプとインデックス作成方法を宣言する：
{
「fields": [
{ "name": "title", "type": "string", "index": "enable" }, "label": "title", "type": "string", "type": "タイトル".「index": "enable" }、
{ "name": "image_embedding", "type": "tensor(x[512])" }
]} - 検索＋レコメンド」の統合サービスを実現するために、レコメンドモデルを導入し、ランキング設定を行う。
典型的な応用シナリオ：ユーザーが "赤いドレス "を検索する時、システムはキーワード商品をヒットさせるだけでなく、ユーザーの過去の行動に基づいて、30%+のコンバージョン率を高めるために、似たようなスタイルのビジュアル・スタイルを推薦することができる。
この答えは記事から得たものである。Vespa.ai: 効率的なAI検索・推薦システム構築のためのオープンソースプラットフォームについて
