怎么做推荐系统是什么意思
推荐系统是一种能够根据用户的偏好和行为数据,为用户提供个性化推荐内容的技术。通常来说,推荐系统会根据用户的历史行为和偏好,如浏览记录、点击记录、购买记录等,分析用户的兴趣和喜好,然后预测用户可能感兴趣的物品或内容,并推荐给用户。推荐系统可以帮助用户发现新的产品、内容或服务,提升用户体验,并帮助商家提高销售额和用户忠诚度。设计推荐系统需要考虑数据收集、特征工程、模型选择等方面的问题。
技术干货
实用指南|如何使用 Milvus 将 JSON 数据向量化并进行相似性搜索
本文将介绍 Milvus 向量数据库如何有效简化 JSON 数据的向量化处理、数据摄取和相似性检索流程。同时,本文还将提供一份详细的操作指南,详解如何使用 Milvus 对 JSON 数据进行向量化、摄取数据及检索的具体步骤。
2024-08-08技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26技术干货
使用 Milvus 和 Streamlit 搭建多模态产品推荐系统
我们可以使用 Milvus 搭建多模态 RAG 应用,用于产品推荐系统。用户只需简单上传一张图片并输入文字描述,Google 的 MagicLens 多模态 Embedding 模型就会将图像和文本编码成一个多模态向量。然后,使用这个向量从 Milvus 向量数据库中找到最相似的亚马逊产品。
2024-10-25