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Revolucionando a descoberta da moda : o gerador de roupas da Gen AI reformula a pesquisa de moda, oferecendo recomendações personalizadas de compras, preferências e tendências sociais anteriores.
Roupas personalizadas da moda : utiliza compras anteriores, preferências de estilo e tendências atuais para criar roupas bem coordenadas, elevando as compras de usuários no Flipkart.
Integração de tendências sociais : incorpora insights de mídia social, alinhando as opções de moda com tendências de influenciadores para sugestões de roupas no ponto.
Experiência de compra interativa : os usuários interativamente ajustam as roupas, garantindo uma jornada de compras confiante adaptada às necessidades e ocasiões individuais.

Sistema de Recomendação - Python, Vector DB, Falcon 7B LLM, Flask, Pymongo
Extração de tendências de mídia social - selênio, Instagram, Twitter, pytrends, tweepy
Frontend - React JS, Redux, Axios, Vite
Back -end - Nó JS, MongoDB, Express JS, Paytm Payment Gateway

Adaptando as recomendações de roupas para acomodar diversas preferências culturais e regionais, como ocasião, idade, corpo_type, ajuste, tamanho e nuances regionais-resolvidas incorporando o conjunto de dados de aluguel-the-runway.
Desenvolver um modelo de conversação que entende os dados do usuário e gera sugestões de roupas - usadas Falcon 7B LLM de código aberto e de código aberto, diferentemente das APIs convencionais que geralmente vêm com custos.
Limitações da GPU-abordadas configurando um servidor NGROK no notebook em nuvem de Kaggle, aproveitando o GPU-P100 para treinamento de modelo sem costura e eficiente em termos de recursos.