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Team - Hax
Konversationsmode -Outfit -Generator mit Genai - Flipkart Grid 5.0
- Revolutionierung der Mode-Entdeckung : Gen-AI-angetanter Outfit-Generator Umgestaltungs Mode-Suche und personalisierte Empfehlungen aus früheren Einkäufen, Vorlieben und sozialen Trends.
- Personalisierte trendige Outfits : Verwenden Sie frühere Einkäufe, Stilvorlieben und aktuelle Trends, um gut koordinierte Outfits zu erstellen und Benutzereinkäufe auf Flipkart zu erhöhen.
- Integration der sozialen Trends : Integriert Social-Media-Erkenntnisse und stimmt die Modeauswahl mit Influencer-Trends für Vorschläge für das Outfit vor.
- Interaktives Einkaufserlebnis : Benutzer interaktiv outfits mit Feinabstimmung und gewährleisten eine selbstbewusste Einkaufsreise, die auf individuelle Bedürfnisse und Anlässe zugeschnitten ist.
Projektstruktur
- Empfehlungssystem - Python, Vektor DB, Falcon 7b LLM, Flask, Pymongo
- Social -Media -Trends Extraktion - Selenium, Instagram, Twitter, Pytrends, Tweepy
- Frontend - React JS, Redux, Axios, vite
- Backend - Knoten JS, MongoDB, Express JS, Paytm Payment Gateway
Herausforderungen, auf die wir gestoßen sind
- Anpassung der Outfit-Empfehlungen zur Erfüllung verschiedener kultureller und regionaler Präferenzen wie Anlass, Alter, Body_Type, Passform, Größe und regionalen Nuancen-gelöst durch Einbeziehung von Miet-the-Runway-Datensatz.
- Die Entwicklung eines Konversationsmodells, das Benutzerdaten versteht und dementsprechend Outfit -Vorschläge erzeugt - wird im Gegensatz zu herkömmlichen APIs, die häufig mit Kosten einhergehen, verwendet.
- GPU-Einschränkungen-Angepasst, indem ein NGROK-Server auf Kaggle's Cloud Notebook eingerichtet wird und GPU-P100 für nahtlose und ressourceneffiziente Modelltraining nutzt.
Demo
flipg_hax.mp4
Lösungspräsentation
PPT: https://drive.google.com/file/d/1uzcw62va7vt3gqtzjpfooqrfnuvyys3C/View?usp=sharing
Mitwirkende
- Devang Shah
- Rishabh Jain
- Ayush Deshmukh
