Векторная оценка сходства продуктов в Odoo: новая парадигма рекомендаций

Рекомендации по продуктам и анализ сходства имеют решающее значение для электронной коммерции, управления запасами и повышения качества обслуживания клиентов. Традиционные методы часто основаны на жесткой категоризации или ручной маркировке, что может ограничивать возможности и быть немасштабируемым. В этом докладе мы представим инновационный подход, использующий векторное сходство для динамического сравнения продуктов в Odoo.

Мы рассмотрим, как явные характеристики продукта (например, атрибуты, категории, характеристики) могут быть систематически закодированы в двоичные векторы, что позволяет эффективно вычислять сходство с помощью метрик расстояния (например, Хэмминга, Жаккара). Мы подробно рассмотрим, как различные типы данных (категориальные, числовые, выборочные) преобразуются в векторные компоненты и агрегируются в единое представление.

Кроме того, мы продемонстрируем, как предобученные семантические модели (например, векторное представление слов, преобразователи предложений) могут расширить эту систему, преобразуя описания продуктов в плотные векторы, фиксируя тонкие взаимосвязи, выходящие за рамки явных признаков. В этой презентации мы объясним:
Математические и практические основы векторного сходства.
Как реализовать это в Odoo, используя расширение ts_vector для PostgreSQL и новый разработанный нами тип поля Vector.
Компромиссы и оптимизация производительности для крупномасштабных развертываний.

Этот подход объединяет структурированные и неструктурированные данные, предлагая гибкое масштабируемое решение для рекомендаций, замен и улучшений поиска, используя при этом существующую инфраструктуру Odoo.

Целевая аудитория:
Разработчики Odoo, функциональные консультанты и технические архитекторы, стремящиеся интегрировать структуры документов или папок с Odoo надежным, масштабируемым и независимым от поставщика способом.

Попробуйте Odoo онлайн по адресу https://www.odoo.com/r/xGhi