التجزئة والأسواق
تمزج صفوف "قد يعجبك أيضًا" المنتجات المشابهة مع ما يُباع الآن، ولا تعرض العنصر نفسه مرتين في جلسة واحدة.
الذكاء الاصطناعي وLLMالتخصيصخطتا Performance وScale
توصيات في الوقت الفعلي
توصيات شخصية في جولة واحدة من القراءات. سمات المستخدم والعناصر المشابهة عبر المتجهات وما هو رائج، مطروحًا منها ما شاهده بالفعل.
- إشارات، خادم واحد
- 4
- عناصر مشاهدة تتكرر
- 0
- أعداد الرائج
- مباشر
الخطوة 1 من 6
احسب ما هو رائج
أُنشئت قائمة Top-K مرة واحدة باستخدام TOPK.RESERVE. كل مشاهدة تحدّثها، والعناصر التي تخرج من القمة يُبلَّغ عنها.
جلسة توضيحيةplaying
# احسب ما هو رائج
hotkv> TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88
1) (nil)
2) (nil)
3) (nil)
عرض متحرك بأوامر HotKV حقيقية وردود توضيحية. انقر على أي خطوة للانتقال إليها. تبقى الأوامر والردود بالإنجليزية، تمامًا كما تكتبها وتراها في HotKV.
المشكلة
التوصية الجيدة تمزج بين هوية المستخدم، وما يشبه ما أعجبه، وما هو رائج الآن، وما شاهده بالفعل. وتعيش هذه الإشارات عادةً في أربعة أنظمة، وربطها معًا وقت الطلب يضيف زمن انتظار إلى كل صفحة.
كيف يتعامل HotKV معها
يحتفظ HotKV بالأربعة كلها. يحمل مخزن الميزات ملف المستخدم، ويعثر فهرس متجهات على العناصر المشابهة، وتتتبع بنية Top-K ما هو رائج مع وصول الأحداث، ويزيل مرشح Bloom لكل مستخدم العناصر التي شاهدها. ويقرأ نظام التوصية كل ذلك من خادم واحد في بضعة استدعاءات.
خطوة بخطوة
ما يحدث، أمرًا بأمر
- 01
احسب ما هو رائج
أُنشئت قائمة Top-K مرة واحدة باستخدام TOPK.RESERVE. كل مشاهدة تحدّثها، والعناصر التي تخرج من القمة يُبلَّغ عنها.
TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88 - 02
حمّل ميزات المستخدم
ميزات الملف الشخصي والسلوك لنموذج الترتيب، مع عمر كل منها.
FEATURE.GET user_features user:42 - 03
اعثر على عناصر مشابهة
يعثر متجه ذوق المستخدم على أقرب المنتجات.
VSIM.SEARCH items 20 0.31 0.12 0.77 ... - 04
استبعد ما شاهده
يجيب مرشح Bloom لكل مستخدم عن سؤال "هل شوهد من قبل؟" لقائمة المرشحين كلها في استدعاء واحد.
BF.MEXISTS seen:user:42 sku:88 sku:5 sku:17 - 05
امزج معها ما هو رائج
تنضم الأكثر مبيعًا حاليًا إلى المرشحين، ويرتّب نموذج الترتيب القائمة النهائية.
TOPK.LIST trending:shoes WITHCOUNT - 06
احفظ ما عُرض
تُضاف العناصر المعروضة إلى مرشح المستخدم كي لا تتكرر غدًا.
BF.MADD seen:user:42 sku:5 sku:17
أين يناسب
سيناريوهات من الواقع
الإعلام والبث
ترتّب الشاشات الرئيسية العروض حسب متجهات الذوق والشعبية المباشرة، وتتخطى العناوين التي أنهى المشاهد مشاهدتها.
الأخبار وخلاصات المحتوى
يُوصى بالمقالات حسب تشابه الموضوع بينما تصعد القصص الرائجة في الوقت الفعلي.
مدمج
ما تحصل عليه
مخزن الميزات
ميزات ذات أنواع لكل مستخدم أو عنصر، لقراءات منخفضة زمن الاستجابة وقت الاستدلال.
FEATURE.GETFEATURE.BATCHعناصر مشابهة
أقرب الجيران من فهرس متجهات HNSW.
VSIM.SEARCHالرائج الآن
تحتفظ Top-K بالعناصر الأكثر تكرارًا في تدفق من الأحداث.
TOPK.ADDTOPK.LISTمرشحات ما شوهد
تجيب مرشحات Bloom عن سؤال "هل شوهد من قبل؟" بذاكرة ثابتة لكل مستخدم.
BF.MADDBF.MEXISTSأسئلة شائعة
هل يمكن أن يخطئ مرشح Bloom؟
قد يقول أحيانًا إن عنصرًا شوهد وهو لم يُشاهد، بمعدل خطأ تختاره باستخدام BF.RESERVE. لكنه لا يقول أبدًا إن عنصرًا لم يُشاهد وهو قد شوهد.
أين يعمل نموذج الترتيب؟
في خدمتك الخاصة. يقدّم HotKV الميزات والمرشحين بزمن استجابة منخفض، ويضع نموذجك الترتيب النهائي.
ما الخطط التي تتضمنها؟
مخزن الميزات جزء من خطتي Performance وScale. أما البحث المتجهي وTop-K ومرشحات Bloom فتعمل على كل خطة.
حالات استخدام ذات صلة
جرّبه على عبء عملك
يتحدث HotKV بروتوكول Redis، لذا يمكنك توجيه عميل موجود إليه وتشغيل هذه الأوامر نفسها.