什么是商品推荐系统怎么用
商品推荐系统是一种基于用户行为数据和商品属性等信息,利用算法模型和技术手段,为用户提供个性化的商品推荐服务的系统。它能够根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息,精准地向用户推荐符合其需求的商品,提高用户购物体验和购买率。
要使用商品推荐系统,一般分为以下几个步骤:
- 数据采集:收集用户的行为数据,包括点击、浏览、收藏、购买等信息,以及商品的属性信息。
- 数据处理:对采集到的数据进行清洗、去重、标记等处理,为后续推荐算法建模做准备。
- 模型建立:根据用户行为数据和商品属性信息,选择适合的推荐算法模型,进行训练和优化。
- 推荐服务:将训练好的模型应用到实际场景中,根据用户的实时行为和商品信息,生成个性化的推荐结果。
- 评估优化:根据用户反馈和推荐效果指标,不断优化推荐模型,提高系统的推荐效果和准确率。
通过以上步骤,商品推荐系统可以实现个性化、精准的商品推荐服务,提升用户体验和商家销售额。
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
Voyage AI 嵌入和重排器用于搜索和 RAG
进入 RAG(检索增强生成),它优化了大型语言模型的输出,提供了查询的上下文。Zilliz 和 Voyage AI 合作,使构建 RAG 管道变得简单,我们将在文章后面看到。Voyage AI 提供特定领域的定制嵌入模型和用于搜索的重排器。我们将在本文中讨论其中的一些。
2024-07-26技术干货
高级检索增强生成(RAG)应用与LlamaIndex
在最近由Zilliz(旧金山)主办的非结构化数据聚会上,LlamaIndex的开发者关系副总裁Laurie Voss发表了一场关于“使用LlamaIndex构建高级RAG应用”的演讲。他分享了如何使检索增强生成(RAG)框架更简单、更易于生产准备的知识,并通过LlamaIndex实现。
2024-07-26