리테일과 마켓플레이스
"이런 상품은 어떠세요" 영역에서 비슷한 상품과 지금 잘 팔리는 상품을 섞으며, 한 세션에서 같은 상품을 두 번 보여 주지 않습니다.
AI 및 LLM개인화Performance 및 Scale 플랜
실시간 추천
읽기 한 번의 왕복으로 개인화 추천을 만듭니다. 사용자 피처, 벡터로 찾은 유사 항목, 지금 뜨는 항목을 모으고 이미 본 항목은 뺍니다.
- 신호, 하나의 서버
- 4
- 반복 노출된 본 항목
- 0
- 트렌드 집계
- 실시간
단계 1 / 6
트렌드 집계
Top-K 목록은 TOPK.RESERVE로 한 번 생성해 둡니다. 조회할 때마다 갱신되며, 상위권에서 밀려난 항목은 다시 보고됩니다.
예시 세션playing
# 트렌드 집계
hotkv> TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88
1) (nil)
2) (nil)
3) (nil)
실제 HotKV 명령과 예시 응답으로 구성된 애니메이션 안내입니다. 원하는 단계를 클릭하면 해당 단계로 이동합니다. 명령과 응답은 HotKV에서 입력하고 보는 그대로 영어로 표시됩니다.
문제
좋은 추천은 사용자가 누구인지, 좋아한 것과 비슷한 것이 무엇인지, 지금 인기 있는 것이 무엇인지, 이미 본 것이 무엇인지를 함께 반영합니다. 이 신호들은 보통 네 개의 시스템에 흩어져 있고, 요청 시점에 이를 이어 붙이면 모든 페이지의 지연 시간이 늘어납니다.
HotKV의 해결 방식
HotKV는 네 가지를 모두 보관합니다. 피처 스토어에는 사용자 프로필이 있고, 벡터 인덱스는 유사 항목을 찾으며, Top-K 구조는 이벤트가 들어올 때마다 트렌드를 추적하고, 사용자별 Bloom 필터는 이미 본 항목을 제거합니다. 추천 시스템은 이 모두를 하나의 서버에서 몇 번의 호출로 읽습니다.
단계별 설명
명령 하나하나, 무슨 일이 일어나는가
- 01
트렌드 집계
Top-K 목록은 TOPK.RESERVE로 한 번 생성해 둡니다. 조회할 때마다 갱신되며, 상위권에서 밀려난 항목은 다시 보고됩니다.
TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88 - 02
사용자 피처 로드
랭킹 모델을 위한 프로필 및 행동 피처를 경과 시간과 함께 가져옵니다.
FEATURE.GET user_features user:42 - 03
유사 항목 찾기
사용자의 취향 벡터로 가장 가까운 상품을 찾습니다.
VSIM.SEARCH items 20 0.31 0.12 0.77 ... - 04
이미 본 항목 제외
사용자별 Bloom 필터가 후보 목록 전체에 대해 "본 적이 있는가?"를 호출 한 번으로 답합니다.
BF.MEXISTS seen:user:42 sku:88 sku:5 sku:17 - 05
인기 항목 섞기
현재 베스트셀러가 후보에 합류하고, 랭킹 모델이 최종 목록의 순서를 정합니다.
TOPK.LIST trending:shoes WITHCOUNT - 06
노출 기록
표시한 항목을 사용자 필터에 추가하므로 내일 다시 보이지 않습니다.
BF.MADD seen:user:42 sku:5 sku:17
적용 분야
실제 시나리오
미디어와 스트리밍
홈 화면은 취향 벡터와 실시간 인기로 프로그램 순위를 정하고, 시청자가 이미 끝까지 본 작품은 건너뜁니다.
뉴스와 콘텐츠 피드
주제 유사도로 기사를 추천하는 동안 트렌드 기사가 실시간으로 떠오릅니다.
내장 기능
제공되는 기능
피처 스토어
사용자나 항목별 타입이 지정된 피처를 추론 시점에 짧은 지연 시간으로 읽습니다.
FEATURE.GETFEATURE.BATCH유사 항목
HNSW 벡터 인덱스의 최근접 이웃입니다.
VSIM.SEARCH지금 뜨는 항목
Top-K가 이벤트 스트림에서 가장 빈번한 항목을 유지합니다.
TOPK.ADDTOPK.LIST본 항목 필터
Bloom 필터가 사용자당 고정된 메모리로 "본 적이 있는가?"에 답합니다.
BF.MADDBF.MEXISTS자주 묻는 질문
Bloom 필터가 틀릴 수도 있습니까?
보지 않은 항목을 봤다고 가끔 답할 수 있으며, 그 오류율은 BF.RESERVE로 직접 정합니다. 본 항목을 보지 않았다고 답하는 일은 절대 없습니다.
랭킹 모델은 어디에서 실행됩니까?
사용자의 자체 서비스에서 실행됩니다. HotKV는 피처와 후보를 짧은 지연 시간으로 제공하고, 최종 순서는 사용자의 모델이 정합니다.
어떤 플랜에 포함됩니까?
피처 스토어는 Performance 및 Scale 플랜에 포함됩니다. 벡터 검색, Top-K, Bloom 필터는 모든 플랜에서 동작합니다.