Retail și marketplace-uri
Rândurile „V-ar putea plăcea și” amestecă produse similare cu ce se vinde acum și nu arată niciodată același element de două ori într-o sesiune.
IA și LLMPersonalizarePlanurile Performance și Scale
Recomandări în timp real
Recomandări personale dintr-o singură rundă de citiri. Caracteristicile utilizatorului, elemente similare după vector și ce este în tendințe, fără ce a văzut deja.
- semnale, un singur server
- 4
- elemente văzute repetate
- 0
- contoare de tendințe
- Live
Pasul 1 din 6
Numărați ce este în tendințe
Lista Top-K a fost creată o dată cu TOPK.RESERVE. Fiecare vizualizare o actualizează, iar elementele care cad din top sunt raportate înapoi.
Sesiune de exempluplaying
# Numărați ce este în tendințe
hotkv> TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88
1) (nil)
2) (nil)
3) (nil)
O demonstrație animată cu comenzi HotKV reale și răspunsuri de exemplu. Faceți clic pe orice pas pentru a sări la el. Comenzile și răspunsurile rămân în engleză, exact așa cum le tastați și le vedeți în HotKV.
Problema
O recomandare bună îmbină cine este utilizatorul, ce este similar cu ce i-a plăcut, ce este popular chiar acum și ce a văzut deja. Aceste semnale stau de obicei în patru sisteme, iar îmbinarea lor în momentul cererii adaugă latență fiecărei pagini.
Cum o rezolvă HotKV
HotKV le ține pe toate patru. Feature store-ul are profilul utilizatorului, un index vectorial găsește elemente similare, o structură Top-K urmărește ce este în tendințe pe măsură ce sosesc evenimentele, iar un filtru Bloom pe utilizator elimină elementele pe care le-a văzut deja. Recomandatorul citește totul de pe un singur server, în câteva apeluri.
Pas cu pas
Ce se întâmplă, comandă cu comandă
- 01
Numărați ce este în tendințe
Lista Top-K a fost creată o dată cu TOPK.RESERVE. Fiecare vizualizare o actualizează, iar elementele care cad din top sunt raportate înapoi.
TOPK.ADD trending:shoes sku:88 sku:17 sku:88 - 02
Încărcați caracteristicile utilizatorului
Caracteristici de profil și de comportament pentru modelul de clasificare, cu vechimea lor.
FEATURE.GET user_features user:42 - 03
Găsiți elemente similare
Vectorul de gusturi al utilizatorului găsește cele mai apropiate produse.
VSIM.SEARCH items 20 0.31 0.12 0.77 ... - 04
Eliminați ce au văzut deja
Un filtru Bloom pe utilizator răspunde la „văzut înainte?” pentru toată lista de candidați dintr-un singur apel.
BF.MEXISTS seen:user:42 sku:88 sku:5 sku:17 - 05
Amestecați ce este la modă
Cele mai vândute produse de acum se alătură candidaților, iar modelul de clasificare ordonează lista finală.
TOPK.LIST trending:shoes WITHCOUNT - 06
Rețineți afișarea
Elementele afișate sunt adăugate în filtrul utilizatorului, ca să nu se repete mâine.
BF.MADD seen:user:42 sku:5 sku:17
Unde se potrivește
Scenarii din lumea reală
Media și streaming
Ecranele principale ordonează emisiunile după vectori de gusturi și popularitate live și sar peste titlurile pe care spectatorul le-a terminat deja.
Fluxuri de știri și conținut
Articolele sunt recomandate după similaritatea subiectului, în timp ce poveștile în tendințe urcă în timp real.
Integrat
Ce primiți
Feature store
Caracteristici tipate pe utilizator sau pe element, pentru citiri cu latență redusă în momentul inferenței.
FEATURE.GETFEATURE.BATCHElemente similare
Cei mai apropiați vecini dintr-un index vectorial HNSW.
VSIM.SEARCHÎn tendințe acum
Top-K păstrează cele mai frecvente elemente dintr-un flux de evenimente.
TOPK.ADDTOPK.LISTFiltre pentru văzut
Filtrele Bloom răspund la „văzut înainte?” cu memorie constantă pe utilizator.
BF.MADDBF.MEXISTSÎntrebări frecvente
Se poate înșela un filtru Bloom?
Poate spune uneori că un element a fost văzut când nu a fost, cu o rată de eroare pe care o alegeți cu BF.RESERVE. Nu spune niciodată că un element nu a fost văzut când a fost.
Unde rulează modelul de clasificare?
În serviciul dvs. HotKV servește caracteristicile și candidații cu latență redusă, iar modelul dvs. stabilește ordinea finală.
Ce planuri îl includ?
Feature store-ul face parte din planurile Performance și Scale. Căutarea vectorială, Top-K și filtrele Bloom funcționează în fiecare plan.
Cazuri de utilizare înrudite
Încercați pe propria sarcină de lucru
HotKV vorbește protocolul Redis, așa că puteți îndrepta spre el un client existent și rula aceleași comenzi.