Esquema de implementação do sistema de recomendação multimodal de comércio eletrônico
A criação de um sistema de recomendação de comércio eletrônico com Vespa.ai pode ser dividida nas seguintes etapas principais:
- Modelagem de dados multimodaisCaracterísticas multidimensionais, como texto (título/descrição), vetores (incorporação de imagem/vídeo) e dados estruturados (preço/categoria) devem ser incluídos na definição do modelo de dados de commodities
- Projeto de consulta híbridaUse a sintaxe YQL exclusiva do Vespa para combinar vários critérios de pesquisa, por exemplo, palavras-chave de texto correspondentes e vetores de similaridade visual ao mesmo tempo.
- Classificação personalizada em tempo realIntegração de modelos de recomendação no formato TensorFlow ou ONNX para ajustar dinamicamente os pesos de apresentação
Processo de implementação específico:
- Preparação de dados de commodities e conversão em recursos multimodais (modelos do tipo BERT podem ser usados para vetores de texto, modelos CV como o ResNet para imagens)
- Declare cada tipo de campo e método de indexação ao configurar o esquema de dados, conforme mostrado no exemplo a seguir:
{
"fields": [
{ "name": "title", "type": "string", "index": "enable" }, "label": "title", "type": "string", "type". "index": "enable" },
{ "name": "image_embedding", "type": "tensor(x[512])" }
]} - Implantar o modelo de recomendação e definir a configuração de classificação para realizar o serviço integrado "pesquisa + recomendação".
Cenário típico de aplicação: quando os usuários pesquisam "vestido vermelho", o sistema pode não apenas atingir a palavra-chave commodity, mas também, com base no comportamento histórico do usuário, recomendar o estilo visual de estilos semelhantes, para aumentar a taxa de conversão de 30%+.
Essa resposta foi extraída do artigoVespa.ai: uma plataforma de código aberto para criar sistemas eficientes de pesquisa e recomendação de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como implementar um sistema de recomendação híbrido baseado em dados multimodais em uma plataforma de comércio eletrônico?
