الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

Firstbatch SDK

يوفر Firstbatch SDK واجهة لدمج قواعد بيانات المتجهات وتشغيل تجارب الذكاء الاصطناعي المخصصة في التطبيق الخاص بك.

  • إدارة جلسات المستخدم بسلاسة مع معرفات مستمرة أو جلسات مؤقتة.
  • أرسل إجراءات الإشارة مثل الإعجابات والنقرات وما إلى ذلك لتحديث تضمينات المستخدم في الوقت الفعلي.
  • جلب مجموعات مخصصة من البيانات المصممة خصيصًا لتضمينات كل مستخدم.
  • دعم لتكامل قاعدة بيانات المتجهات المتعددة: Pinecone ، Weaviate ، إلخ.
  • خوارزميات مدمجة لحالات استخدام التخصيص المشتركة.

لمزيد من المعلومات ، راجع دليل تضمين المستخدم أو وثائق SDK.

تثبيت

قم بتثبيت الحزمة من NPM: 

npm install firstbatch  # npm
yarn add firstbatch     # yarn
pnpm add firstbatch     # pnpm

الاستخدام

يتم استخدام FirstBatch SDK مع متجر متجه موجود ، حيث تقوم بتسجيل متجر المتجهات في SDK الخاص بنا ثم إنشاء جلسات التخصيص منه.

إضافة عميل

أولاً ، قم بتهيئة قاعدة بيانات متجه من اختيارك ؛ يدعم SDK لدينا:

  • كوز الصنوبر
  • Weaviate
  • Typesense (العمل قيد التقدم)
  • supabase (العمل قيد التقدم)

دعنا نذهب إلى مثال باستخدام Pinecone. 

 import { Pinecone as PineconeClient } from '@pinecone-database/pinecone' ;
import { Pinecone , FirstBatch , Signals } from 'firstbatch' ;

// create Pinecone client
const pinecone = new PineconeClient ( { apiKey : 'pinecone-api-key' , environment : 'pinecone-env' } ) ;
await pinecone . describeIndex ( 'index-name' ) ;
const index = pinecone . index ( 'index-name' ) ;

بعد ذلك ، قم بإنشاء متجر متجه مع هذا الفهرس وقم بتمريره في Firstbatch SDK. 

 // create SDK
const personalized = await FirstBatch . new ( 'firstbatch-api-key' ) ;

// add vector store to SDK
const vectorStore = new Pinecone ( index ) ;
const vdbid = 'pinecone-example-db' ;
await personalized . addVectorStore ( vdbid , vectorStore ) ;

التخصيص

الآن ، يمكننا إنشاء جلسة مع خوارزمية تناسب حالة الاستخدام الخاصة بنا ، وتوفير التخصيص لمستخدمينا. 

 // create a session
const session = personalized . session ( 'ALGORITHM_NAME' , vdbid ) ;

// make recommendations
const [ ids , batch ] = personalized . batch ( session ) ;

لنفترض أن المستخدم قد أحب المحتوى الأول من batch أعلاه. يمكننا تقديم التخصيص على هذا على النحو التالي: 

 // the user liked the first content of the previous batch
const userPick = ids [ 0 ] ;

// signal this to the session
personalized . addSignal ( sessionId , Signals . LIKE , userPick ) ;

هنا ، LIKE Signal هي واحدة من العديد من الإشارات المسبقة التي توفرها SDK لدينا. يمكنك أيضًا تحديد إشاراتك الخاصة: 

 import type { Signal } from 'firstbatch' ;

const mySignal : Signal = { label : 'SOME_USER_ACTION' , weight : 0.5 } ;

مبنى

تثبيت التبعيات: 

bun install

ثم ، بناء كل شيء مع: 

bun run build
bun b # alternative

ملحوظة

إذا حصلت على خطأ مثل "مفتاح المحتوى المتوقع ... لوجود" ، فما عليك سوى حذف مجلد .parcel-cache وإنشاء مرة أخرى.

الاختبار

قم بإجراء جميع الاختبارات عبر: 

bun run test
bun t # alternative

سوف يبحث BUN عن .env.test أثناء الاختبارات.

التصميم

تحقق من التنسيق: 

bun format

الوبر كل شيء: 

bun lint
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل