Kā salīdzināt pieprasījumu un produktu iekļaušanas, lai atrastu atbilstošus kandidātus?

Lai salīdzinātu pieprasījumu un produktu iekļaušanas iemiesojumus, parasti izmanto līdzības vai attāluma mērus vektoru telpā. Galvenie pieejas:

• Kosīniskā līdzība (Cosine Similarity): mēra leņķi starp diviem vektoriem, ignorējot to garumu. Bieži tiek izmantota, jo labi atspoguļo semantisko tuvību.

• Eiklīda attālums (Euclidean Distance): mēra tiešo attālumu starp punktiem telpā.

• Manhattana attālums (Manhattan Distance): summē absolūtos atšķirības katrā koordinātē.

Lai atrastu relevanto produktu pēc pieprasījuma:

1. Pārvērtiet pieprasījumu un produktus uz iekļaušanas reprezentācijām, izmantojot modeli (piemēram, BERT, Word2Vec).
2. Aprēķiniet kosīniskās līdzības starp pieprasījuma iekļaušanu un katra produkta iekļaušanu.
3. Sakārtojiet produktus pēc dilstošas līdzības — visrelevantākie būs augšā.

Python piemērs ar kosīniskās līdzības izmantošanu:

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

query_embedding = np.array([[0.1, 0.3, 0.5]])
product_embeddings = np.array([
    [0.2, 0.1, 0.4],
    [0.9, 0.8, 0.7],
    [0.05, 0.3, 0.5]
])

similarities = cosine_similarity(query_embedding, product_embeddings)
# similarities.shape = (1, produktu skaits)

# Produktu indeksu saraksts pēc dilstošas līdzības
sorted_indices = np.argsort(-similarities[0])

print("Relevanti produkti pēc dilstošas līdzības:", sorted_indices)

Lai veiktu mērogojamu meklēšanu lielās kolekcijās, izmanto specializētas bibliotēkas un indeksus, piemēram, FAISS vai Annoy.