Kiskereskedelem és piacterek
A „Ez is tetszhet” sorok hasonló termékeket kevernek azzal, ami éppen fogy, és egy munkamenetben soha nem mutatják kétszer ugyanazt az elemet.
Személyes ajánlások egyetlen olvasási körben. Felhasználói feature-ök, vektor szerinti hasonló elemek és a felkapott tartalmak, levonva belőlük, amit már láttak.
A Top-K listát egyszer hozták létre a TOPK.RESERVE-vel. Minden megtekintés frissíti, és a topból kiesett elemeket visszajelzi.
Animált bemutató valódi HotKV-parancsokkal és példa-válaszokkal. Kattintson bármelyik lépésre, hogy odaugorjon. A parancsok és a válaszok angolul maradnak, pontosan úgy, ahogy begépeli és látja őket a HotKV-ban.
Egy jó ajánlás ötvözi, hogy ki a felhasználó, mi hasonlít ahhoz, amit megkedvelt, mi népszerű éppen most, és mit látott már. Ezek a jelek általában négy rendszerben élnek, és a kérés idejű összefűzésük minden oldalhoz késleltetést ad.
A HotKV mind a négyet tartalmazza. A feature store őrzi a felhasználó profilját, egy vektorindex találja a hasonló elemeket, egy Top-K szerkezet követi, mi a felkapott az események érkezésével, a felhasználónkénti Bloom-szűrő pedig eltávolítja a már látott elemeket. Az ajánló mindezt egyetlen szerverről olvassa néhány hívással.
A Top-K listát egyszer hozták létre a TOPK.RESERVE-vel. Minden megtekintés frissíti, és a topból kiesett elemeket visszajelzi.
TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88Profil- és viselkedés-feature-ök a rangsoroló modellnek, a koruk megadásával.
FEATURE.GET user_features user:42A felhasználó ízlésvektora megtalálja a legközelebbi termékeket.
VSIM.SEARCH items 20 0.31 0.12 0.77 ...A felhasználónkénti Bloom-szűrő egyetlen hívással megválaszolja a „láttam már?” kérdést a teljes jelöltlistára.
BF.MEXISTS seen:user:42 sku:88 sku:5 sku:17A jelenlegi sikerlista-vezetők csatlakoznak a jelöltekhez, a rangsoroló modell pedig sorba rendezi a végleges listát.
TOPK.LIST trending:shoes WITHCOUNTA megjelenített elemek bekerülnek a felhasználó szűrőjébe, hogy holnap ne ismétlődjenek.
BF.MADD seen:user:42 sku:5 sku:17A „Ez is tetszhet” sorok hasonló termékeket kevernek azzal, ami éppen fogy, és egy munkamenetben soha nem mutatják kétszer ugyanazt az elemet.
A kezdőképernyők ízlésvektorok és élő népszerűség szerint rangsorolják a műsorokat, és kihagyják azokat a címeket, amelyeket a néző már befejezett.
A cikkeket témahasonlóság szerint ajánlják, miközben a felkapott történetek valós időben emelkednek.
Típusos feature-ök felhasználónként vagy elemenként, kis késleltetésű olvasáshoz az inferencia idején.
FEATURE.GETFEATURE.BATCHLegközelebbi szomszédok egy HNSW-vektorindexből.
VSIM.SEARCHA Top-K az eseményfolyam leggyakoribb elemeit őrzi.
TOPK.ADDTOPK.LISTA Bloom-szűrők a „láttam már?” kérdésre felhasználónként állandó memóriában válaszolnak.
BF.MADDBF.MEXISTSAlkalmanként azt mondhatja, hogy egy elemet láttak, miközben nem, a BF.RESERVE-vel Ön választotta hibaaránnyal. Soha nem mondja azt, hogy egy elemet nem láttak, ha láttak.
Az Ön saját szolgáltatásában. A HotKV kis késleltetéssel szolgálja ki a feature-öket és a jelölteket, a végső sorrendet pedig az Ön modellje állítja fel.
A feature store a Performance és a Scale csomag része. A vektorkeresés, a Top-K és a Bloom-szűrők minden csomagon működnek.
A HotKV a Redis protokollt beszéli, így egy meglévő klienst ráirányíthat, és lefuttathatja ugyanezeket a parancsokat.