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Révolutionner la découverte de la mode : le générateur de tenues de tenue alimenté par Gen AI remodèle la recherche de mode, offrant des recommandations personnalisées à partir d'achats, de préférences et de tendances sociales passées.
Tenues à la mode personnalisées : utilise des achats passés, des préférences de style et des tendances actuelles pour élaborer des tenues bien coordonnées, élevant les achats des utilisateurs sur Flipkart.
Intégration des tendances sociales : intègre les informations sur les réseaux sociaux, en alignant les choix de mode avec les tendances de l'influence pour les suggestions de tenues sur le point.
Expérience d'achat interactive : les utilisateurs affinent les tenues de manière interactive, assurant un parcours de magasinage confiant adapté aux besoins et occasions individuels.

Système de recommandation - Python, Vector DB, Falcon 7B LLM, Flask, Pymongo
Extraction des tendances des médias sociaux - Selenium, Instagram, Twitter, Pytrends, Tweepy
Frontend - React JS, Redux, Axios, Vite
Backend - Node JS, MongoDB, Express JS, Paytm Payment Gateway

Adapter les recommandations de tenue pour accueillir diverses préférences culturelles et régionales comme l'occasion, l'âge, le body_type, l'ajustement, la taille et les nuances régionales - résolues en incorporant un ensemble de données de loyer.
Développer un modèle conversationnel qui comprend les données des utilisateurs et génère en conséquence des suggestions de tenues - utilisées Falcon 7B Falcon 7b gratuites et open source, contrairement aux API conventionnelles qui sont souvent avec les coûts.
Limitations GPU - Adoutée en configurant un serveur NGROK sur le bloc-notes cloud de Kaggle, en tirant parti de GPU-P100 pour une formation de modèle sans couture et économe en ressources.