- Open-Source-Ranking-Service, der semantische/neuronale Suchergebnisse in Echtzeit personalisiert und beim Aufbau von Empfehlungssystemen hilft
- Unterstützt Learning-to-Rank-Re-Ranking, LLM-basierte semantische Suche und kollaborative Filterempfehlungen auf bestehenden Suchmaschinen
- Integriert Kundensignale wie Klicks und Käufe ins Ranking, bietet CTR-Optimierung und setzt Echtzeit-Personalisierung durch Verfolgung von Sitzungs-/Besucherprofilen um
- Unterstützt schnelles Re-Ranking mit 10–20 ms Latenz sowie horizontale Skalierung auf Basis von Redis-gestütztem Statusmanagement und verarbeitet tausende RPS
- Berechnet Dutzende gängige Ranking-Signale wie CTR, Referer, UA und Zeit sofort und vereinfacht den Log-Ingest durch Integration von Datenquellen
- Kann über Docker in weniger als 1 Minute im Standalone-Modus gestartet werden; Datenimport, Training von ML-Modellen und Start der API lassen sich mit einem einzigen Befehl ausführen
- Was kann man damit bauen?
- Semantic Search: Elasticsearch/OpenSearch versteht mit modernen LLMs die Bedeutung einer Anfrage
- Recommendations: Aufbau von kollaborativen Filter- (ALS) sowie inhaltsbasierten/semantischen Empfehlungssystemen
- Learning-to-Rank: Feinoptimierung bestehender Suche und Anbindung an Batch-/Online-Lernen
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