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團隊 - 哈克斯
使用Genai -Flipkart網格5.0的對話時尚服裝生成器
- 革命性的時尚發現：AI驅動的服裝發電機重塑時尚搜索，提供了過去購買，偏好和社會趨勢的個性化建議。
- 個性化的時尚服裝：利用過去的購買，樣式偏好和當前趨勢來製作配件良好的服裝，從而提高了在Flipkart上的用戶購物。
- 社會趨勢融合：結合了社交媒體洞察力，將時尚選擇與有影響力的趨勢保持一致，以提出定點服裝建議。
- 互動購物體驗：用戶交互式微調服裝，確保了針對個人需求和場合量身定制的自信購物旅程。
項目結構
- 推薦系統-Python，矢量DB，Falcon 7b LLM，燒瓶，Pymongo
- 社交媒體趨勢提取 - 硒，Instagram，Twitter，pytrends，Tweepy
- 前端 - react js，redux，axios，vite
- 後端-Node JS，MongoDB，Express JS，Paytm付款網關
我們遇到的挑戰
- 調整服裝建議，以適應各種文化和區域偏好，例如場合，年齡，type，健身，尺寸和區域差異 - 通過合併租金運行的數據集來解決。
- 開發一個了解用戶數據並因此生成服裝建議的對話模型 - 與常規的API不同，使用的是免費和開源的Falcon 7b 7b LLM。
- GPU限制 - 通過在Kaggle的Cloud Notebook上設置NGrok服務器來解決，並利用GPU-P100進行無縫和資源有效的模型培訓。
演示
flipg_hax.mp4
解決方案表示
ppt：https：//drive.google.com/file/d/1uzcw62va7vt3gqtzjpfooqrfooqrfnuvyys3c/view？ usp = sharing
貢獻者
- Devang Shah
- Rishabh Jain
- Ayush Deshmukh
