Varejo e marketplaces
As fileiras de "você também pode gostar" misturam produtos parecidos com o que está vendendo agora, e nunca mostram o mesmo item duas vezes em uma sessão.
IA e LLMPersonalizaçãoPlanos Performance e Scale
Recomendações em tempo real
Recomendações personalizadas em uma única rodada de leituras. Atributos do usuário, itens semelhantes por vetor e o que está em alta, menos o que ele já viu.
- sinais, um servidor
- 4
- itens vistos repetidos
- 0
- contagens de tendências
- Ao vivo
Etapa 1 de 6
Conte o que está em alta
A lista Top-K foi criada uma vez com TOPK.RESERVE. Cada visualização a atualiza, e os itens que saem do topo são informados de volta.
Sessão de exemploplaying
# Conte o que está em alta
hotkv> TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88
1) (nil)
2) (nil)
3) (nil)
Uma demonstração animada com comandos reais do HotKV e respostas de exemplo. Clique em qualquer etapa para ir direto a ela. Os comandos e as respostas ficam em inglês, exatamente como você os digita e vê no HotKV.
O problema
Uma boa recomendação combina quem é o usuário, o que é parecido com o que ele gostou, o que está popular agora e o que ele já viu. Esses sinais costumam ficar em quatro sistemas, e juntá-los na hora da requisição acrescenta latência a cada página.
Como o HotKV resolve
O HotKV guarda os quatro. O feature store tem o perfil do usuário, um índice vetorial encontra itens parecidos, uma estrutura Top-K acompanha o que está em alta à medida que os eventos chegam, e um filtro Bloom por usuário remove os itens que ele já viu. O recomendador lê tudo isso de um servidor em poucas chamadas.
Passo a passo
O que acontece, comando por comando
- 01
Conte o que está em alta
A lista Top-K foi criada uma vez com TOPK.RESERVE. Cada visualização a atualiza, e os itens que saem do topo são informados de volta.
TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88 - 02
Carregue os atributos do usuário
Atributos de perfil e de comportamento para o modelo de ranking, com a idade de cada um.
FEATURE.GET user_features user:42 - 03
Encontre itens parecidos
O vetor de gosto do usuário encontra os produtos mais próximos.
VSIM.SEARCH items 20 0.31 0.12 0.77 ... - 04
Tire o que ele já viu
Um filtro Bloom por usuário responde "já visto?" para toda a lista de candidatos em uma chamada.
BF.MEXISTS seen:user:42 sku:88 sku:5 sku:17 - 05
Misture o que está em alta
Os mais vendidos do momento entram nos candidatos, e o modelo de ranking ordena a lista final.
TOPK.LIST trending:shoes WITHCOUNT - 06
Registre a impressão
Os itens exibidos são adicionados ao filtro do usuário para não se repetirem amanhã.
BF.MADD seen:user:42 sku:5 sku:17
Onde se encaixa
Cenários reais
Mídia e streaming
As telas iniciais ordenam os títulos por vetores de gosto e popularidade ao vivo, e pulam os que a pessoa já terminou de assistir.
Feeds de notícias e conteúdo
Os artigos são recomendados por similaridade de assunto, enquanto as matérias em alta sobem em tempo real.
Integrado
O que você ganha
Feature store
Features tipadas por usuário ou por item, para leituras de baixa latência no momento da inferência.
FEATURE.GETFEATURE.BATCHItens parecidos
Vizinhos mais próximos a partir de um índice vetorial HNSW.
VSIM.SEARCHEm alta agora
O Top-K mantém os itens mais frequentes de um fluxo de eventos.
TOPK.ADDTOPK.LISTFiltros de itens vistos
Os filtros Bloom respondem "já visto?" com memória constante por usuário.
BF.MADDBF.MEXISTSPerguntas frequentes
Um filtro Bloom pode errar?
Às vezes ele pode dizer que um item foi visto quando não foi, a uma taxa de erro que você escolhe com BF.RESERVE. Ele nunca diz que um item não foi visto quando foi.
Onde roda o modelo de ranking?
No seu próprio serviço. O HotKV serve as features e os candidatos com baixa latência, e o seu modelo define a ordem final.
Quais planos incluem o recurso?
O feature store faz parte dos planos Performance e Scale. Busca vetorial, Top-K e filtros Bloom funcionam em todos os planos.
Casos de uso relacionados
Experimente com a sua própria carga de trabalho
O HotKV fala o protocolo Redis, então você pode apontar um cliente existente para ele e executar estes mesmos comandos.