Recommendation Model using Milvus vector db

標題：使用Milvus Vector數據庫的推薦模型與Docker

閱讀有關矢量數據庫的信息：https：//zilliz.com/authors/samin_chandeepa

概述

該存儲庫包含使用Milvus的推薦模型的實現，Milvus是一個旨在有效地存儲和搜索高維矢量的矢量數據庫，並與Docker一起部署。推薦模型利用Milvus的功能執行快速相似性搜索，從而根據用戶偏好或項目屬性有效地檢索相似的項目。

特徵

• 利用Milvus進行有效的存儲和檢索高維矢量。
• 實施個性化建議的建議算法。
• 支持基於用戶和基於項目的建議策略。
• 提供易於使用的API，以將推薦模型集成到現有應用程序中。
• 支持處理大型數據集和用戶庫的可擴展性。
• 停靠部署，以便於設置和管理。

安裝

1. 克隆這個存儲庫：

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

2. 導航到項目目錄：

    cd recommendation-model-milvus

3. 構建並運行Docker容器：

   docker-compose up --build

用法

1. 準備數據集並使用您的首選方法為項目或用戶生成嵌入。

2. 配置Milvus實例：

   • 在config.py中設置MILVUS服務器並配置連接參數。

3. 將嵌入到Milvus中：

   • 使用提供的腳本或自己實現將向量加載到Milvus中。

4. 初始化推薦模型：

   • 使用提供的類或實施您自己的建議邏輯。

5. 與建議模型互動：

   • 使用提供的API根據用戶首選項或項目屬性獲得建議。

例子

查看提供的Jupyter筆記本電腦（ examples/ ），以演示如何使用示例數據集使用推薦模型。

貢獻

歡迎捐款！如果您對改進有任何想法或找到任何問題，請打開問題或提交拉動請求。

執照

該項目已根據MIT許可獲得許可。

致謝

• 感謝Milvus的創建者提供了有效的矢量數據庫解決方案。
• 該項目的靈感來自各種推薦系統和庫。

接觸

如有任何疑問或查詢，請隨時與[email protected]聯繫。

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