怎么做个性化内容推荐
要做个性化内容推荐，你可以考虑以下几个步骤：
数据收集：首先，收集用户的个人信息、兴趣爱好、搜索历史等数据。可以通过用户注册信息、浏览记录、点击行为等方式获取数据。
数据分析：对收集到的数据进行分析，了解用户的喜好、倾向和行为模式。可以使用机器学习算法、数据挖掘技术等工具进行分析。
个性化算法：基于数据分析的结果，可以选择适合的个性化算法，比如基于内容的过滤、协同过滤、深度学习等算法，来推荐用户感兴趣的内容。
实时更新：不断收集和分析用户的行为数据，及时更新个性化推荐模型，确保推荐内容与用户兴趣保持一致。
测试与优化：进行A/B测试等方式验证个性化推荐效果，并根据用户反馈和指标数据不断优化算法。
通过以上步骤，你可以实现个性化内容推荐，为用户提供更加符合其兴趣和需求的推荐内容。
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
技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上，Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点，并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中，我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding，并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15
技术干货
向量数据库正在革新人工智能应用中的非结构化数据搜索
在最近的巴西非结构化数据聚会上，Zilliz的人工智能和机器学习负责人Frank Liu谈到了向量数据库是如何改变人工智能应用中非结构化数据搜索的格局的。他的见解揭示了这些数据库广泛而深远的能力。
2024-11-19