怎么部署商品推荐系统
部署商品推荐系统通常涉及以下步骤：
确定推荐算法：选择合适的推荐算法，如协同过滤、内容推荐、深度学习模型等，根据项目需求和数据特征进行选择。
数据准备：收集、清洗和准备推荐系统所需的数据，包括用户行为数据、商品信息、用户特征等。
模型训练：使用准备好的数据来训练推荐模型，优化模型参数以提高推荐效果。
模型评估：评估训练好的模型的准确性、召回率等指标，确保推荐系统能够为用户提供准确的推荐结果。
部署模型：将训练好的推荐模型部署到生产环境中，可以选择云服务、容器化等方式进行部署。
监控和优化：监控推荐系统的性能，及时进行优化和调整，以确保系统能够持续提供良好的推荐效果。
以上是部署商品推荐系统的一般步骤，具体实施时可能会根据实际情况进行调整和扩展。
技术干货
使用Gemini 1.5、BGE-M3、Milvus Lite 和 LangChain 搭建多模态 RAG 应用
本文将介绍一种减轻 LLM 幻觉的解决方案——检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。我们将搭建一个结合了不同模态数据（文本和图像）的多模态 RAG 应用，以减轻 LLM 幻觉。
2024-11-15
技术干货
什么是计算机视觉？
计算机视觉是人工智能的一个领域，它使机器能够像人类一样捕获和解释来自世界的视觉信息。计算机视觉的目标是自动化人类视觉系统，以识别对象，理解场景，并在分析视觉数据后做出判断。
2024-11-19
技术干货
使用 Neo4j 和 Milvus 搭建 GraphRAG Agent
本文详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent。这个 Agent 通过结合图数据库和向量搜索的强大功能，能够提供准确且与用户查询十分相关的答案。在本文示例中，我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 配合 Ollama 和 GPT-4o。
2024-11-15