Recommendation Model using Milvus vector db

Titel: Empfehlungsmodell mit der Milvus -Vektor -Datenbank mit Docker

Lesen Sie mehr über Vektor -Datenbanken : https: //zilliz.com/authors/samin_chandeepa

Überblick

Dieses Repository enthält eine Implementierung eines Empfehlungsmodells mit Milvus, einer Vektor-Datenbank, mit der hochdimensionale Vektoren effizient gespeichert und gesucht werden sollen, die mit Docker bereitgestellt werden. Das Empfehlungsmodell nutzt die Funktionen von Milvus, um schnelle Ähnlichkeitssuche durchzuführen und so ein effizientes Abrufen ähnlicher Elemente basierend auf Benutzereinstellungen oder Elementattributen zu ermöglichen.

Merkmale

• Verwendet Milvus für eine effiziente Lagerung und das Abrufen hochdimensionaler Vektoren.
• Implementiert Empfehlungsalgorithmen für personalisierte Empfehlungen.
• Unterstützt sowohl benutzerbasierte als auch itembasierte Empfehlungsstrategien.
• Bietet einfach zu verwendende APIs für die Integration des Empfehlungsmodells in vorhandene Anwendungen.
• Unterstützt die Skalierbarkeit für die Behandlung großer Datensätze und Benutzerbasis.
• Dockerisierte Bereitstellung für einfache Einrichtung und Verwaltung.

Installation

1. Klonen Sie dieses Repository:

   git clone https://github.com/HGSChandeepa/recommendation-model-milvus.git

2. Navigieren Sie zum Projektverzeichnis:

    cd recommendation-model-milvus

3. Erstellen und führen Sie den Docker -Container aus:

   docker-compose up --build

Verwendung

1. Bereiten Sie Ihren Datensatz vor und generieren Sie Emetten für Elemente oder Benutzer mithilfe Ihrer bevorzugten Methode.

2. Konfigurieren Sie die Milvus -Instanz:

   • Richten Sie einen Milvus -Server ein und konfigurieren Sie die Verbindungsparameter in config.py .

3. Laden Sie die Einbettungen in Milvus:

   • Verwenden Sie die bereitgestellten Skripte oder implementieren Sie Ihre eigenen, um Vektoren in Milvus zu laden.

4. Initialisieren Sie das Empfehlungsmodell:

   • Verwenden Sie die bereitgestellten Klassen oder implementieren Sie Ihre eigene Empfehlungslogik.

5. Interagieren Sie mit dem Empfehlungsmodell:

   • Verwenden Sie die bereitgestellten APIs, um Empfehlungen basierend auf Benutzereinstellungen oder Elementattributen zu erhalten.

Beispiel

Schauen Sie sich die bereitgestellten Jupyter -Notizbücher ( examples/ ) an, um die Verwendung des Empfehlungsmodells mit Beispieldatensätzen zu demonstrieren.

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Wenn Sie Verbesserungsideen haben oder Probleme finden, öffnen Sie bitte ein Problem oder geben Sie eine Pull -Anfrage ein.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert.

Anerkennung

• Vielen Dank an die Macher von Milvus für die Bereitstellung einer effizienten Vektor -Datenbanklösung.
• Dieses Projekt wurde von verschiedenen Empfehlungssystemen und Bibliotheken inspiriert.

Kontakt

Für Fragen oder Anfragen wenden Sie sich gerne an [email protected].

Viel Spaß beim Empfehlen!