AI Similarity Search

Inhaltsverzeichnis

Das “AI Similarity Search” Modul wurde von uns hausintern entwickelt, um mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (AI bzw. KI), Ihren Kunden ähnliche Produkte vorzuschlagen.

Wie wird die Ähnlichkeit herausgefunden?

Anhand Ihrer Artikelbeschreibung, dem Namen des Artikels und der Artikelnummer werden Embeddings erstellt. Diese Embeddings dienen als Vektoren, welche als einheitliche Vergleichswerte genutzt werden. Im Hintergrund können dann die Ähnlichkeit dieser Vektoren berechnet werden, wodurch automatisch auch ein ähnliches Produkt empfohlen werden kann.

Wozu dienen die einzelnen Felder und Funktionen?

Um eine Referenz für die einzelnen Felder zu haben, beziehen wir uns folglich auf folgendes Beispiel:

Abbildung 1: Konfiguration

Mindestähnlichkeit: Die Mindestähnlichkeit gibt an, wie ähnlich die Artikel zueinander sein müssen, um empfohlen zu werden. Je näher dieser Wert bei 1 ist, desto ähnlicher sind die empfohlenen Produkte (1 = genau gleich, 0 oder -1 = etwas komplett anderes).

Milvus Angaben:

Die Milvus Angaben werden falls bei Glarotech gehosted direkt von Glarotech ausgefüllt. Andernfalls müssen hier die Zugangsdaten für eine Milvus Instanz mit gleichem Datenbankname wie von MySQL verwendet angegeben werden.

OpenAI API Key:

Den OpenAI API Key benötigen Sie, um die Vektoren generieren zu lassen. Diese Vektoren werden ein Mal täglich, jeweils für neue oder veränderte Artikel generiert.

Dieser Vorgang kostet auf Guthabenbasis; man Zahlt einen Betrag und dieser wird fortlaufend bei Bedarf von Vektorengenerierung abgebucht. Die Preise müssten Sie direkt bei OpenAI anfragen. Die Berechnung der Ähnlichkeiten ist jedoch kostenlos.Um den Key zu beantragen, können Sie auf folgenden Link zugreifen: https://openai.com/blog/openai-api

OpenAI Embedding-Model:

Dieses Feld zeigt die unterstützten Models von OpenAI. “Large” generiert grössere und somit etwas genauere Vektoren als smallist genauer als small.

Ansicht bei aufgeschaltetem Modul:

Hier sehen Sie, wie das Modul im Einsatz aussehen könnte:

Abbildung 2: Produkt

Die Vektoren von diesem Laufschuh wurden nun mit sämtlichen Vektoren der anderen Artikeln verglichen. Die Vektoren der “Strassen Schuhe” und der “Lederschuhe” waren in diesem Falle genügend ähnlich zum Vektor der “Lauf Schuhe” als ähnlich angezeigt werden. Je nach Mindestähnlichkeit werden hier dann eine grössere Vielfalt an Produkten angezeigt.

Weitere Hilfe

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