Recommendation Model using Milvus vector db

标题：使用Milvus Vector数据库的推荐模型与Docker

阅读有关矢量数据库的信息：https：//zilliz.com/authors/samin_chandeepa

概述

该存储库包含使用Milvus的推荐模型的实现，Milvus是一个旨在有效地存储和搜索高维矢量的矢量数据库，并与Docker一起部署。推荐模型利用Milvus的功能执行快速相似性搜索，从而根据用户偏好或项目属性有效地检索相似的项目。

特征

• 利用Milvus进行有效的存储和检索高维矢量。
• 实施个性化建议的建议算法。
• 支持基于用户和基于项目的建议策略。
• 提供易于使用的API，以将推荐模型集成到现有应用程序中。
• 支持处理大型数据集和用户库的可扩展性。
• 停靠部署，以便于设置和管理。

安装

1. 克隆这个存储库：

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

2. 导航到项目目录：

    cd recommendation-model-milvus

3. 构建并运行Docker容器：

   docker-compose up --build

用法

1. 准备数据集并使用您的首选方法为项目或用户生成嵌入。

2. 配置Milvus实例：

   • 在config.py中设置MILVUS服务器并配置连接参数。

3. 将嵌入到Milvus中：

   • 使用提供的脚本或自己实现将向量加载到Milvus中。

4. 初始化推荐模型：

   • 使用提供的类或实施您自己的建议逻辑。

5. 与建议模型互动：

   • 使用提供的API根据用户首选项或项目属性获得建议。

例子

查看提供的Jupyter笔记本电脑（ examples/ ），以演示如何使用示例数据集使用推荐模型。

贡献

欢迎捐款！如果您对改进有任何想法或找到任何问题，请打开问题或提交拉动请求。

执照

该项目已根据MIT许可获得许可。

致谢

• 感谢Milvus的创建者提供了有效的矢量数据库解决方案。
• 该项目的灵感来自各种推荐系统和库。

接触

如有任何疑问或查询，请随时与[email protected]联系。

很高兴推荐！