شراء المزيد
فريق - هاكس
مولد ملابس الموضة المحادثة باستخدام Genai - Flipkart Grid 5.0
- إحداث ثورة في اكتشاف الموضة : يعيد Gen AI الذي يعمل بزعم الذكاء "البحث عن الأزياء" ، ويقدم توصيات مخصصة من عمليات الشراء السابقة ، والتفضيلات ، والاتجاهات الاجتماعية.
- ملابس عصرية مخصصة : تستخدم عمليات الشراء السابقة ، وتفضيلات الأسلوب ، والاتجاهات الحالية لصياغة ملابس منسقة جيدًا ، ورفع تسوق المستخدم على Flipkart.
- تكامل الاتجاه الاجتماعي : يدمج رؤى وسائل التواصل الاجتماعي ، ومواءمة خيارات الموضة مع الاتجاهات المؤثرة لاقتراحات الزي على نقطة.
- تجربة التسوق التفاعلية : المستخدمين بشكل تفاعلي للضبط ، ضمان رحلة واثقة للتسوق مصممة خصيصًا للاحتياجات الفردية والمناسبات.
هيكل المشروع
- نظام التوصية - Python ، Vector DB ، Falcon 7B LLM ، Flask ، Pymongo
- استخراج اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي - السيلينيوم ، Instagram ، Twitter ، Pytrends ، Tweepy
- الواجهة الأمامية - React JS ، Redux ، Axios ، Vite
- الخلفية - Node JS ، Mongodb ، Express JS ، Paytm Gateway
التحديات التي واجهناها
- تكييف توصيات الزي لاستيعاب التفضيلات الثقافية والإقليمية المتنوعة مثل المناسبة والعمر و body_type والملاءمة والحجم والفروق الدقيقة الإقليمية-من خلال دمج مجموعة بيانات الإيجار.
- تطوير نموذج محادثة يفهم بيانات المستخدم ، وبناءً على ذلك ، يقوم بإنشاء اقتراحات الزي - المستخدمة مجانًا ومفتوح المصدر Falcon 7B LLM ، على عكس واجهات برمجة التطبيقات التقليدية التي غالبًا ما تأتي مع التكاليف.
- قيود GPU-معالجتها عن طريق إعداد خادم NGROK على دفتر السحابة في Kaggle ، والاستفادة من GPU-P100 للتدريب السلس والموارد الموفرة للموارد.
العرض التوضيحي
flipg_hax.mp4
عرض الحل
ppt: https://drive.google.com/file/d/1uzcw62va7vt3gqtzjpfooqrfnuvyys3c/view؟usp=sharing
المساهمين
- ديفانغ شاه
- ريشاب جاين
- أيوش ديشموخ
