瑞士零售商使用开源 Ray 工具扩展 AI 模型

与大多数此类市场一样，Ricardo 之前使用了一种类别商业模式，其中列出待售的商品被放置在不同的类别中。但是，有时最终用户点击了错误的类别，无法找到他们想要的项目。

此外，由于瑞士有四种官方语言，有时客户在描述他们想要的产品时使用的语言与网站所采用的语言不同。

为了解决这些问题，Ricardo 想从将项目分组到类别中转变为将它们分组到产品类型中。零售商希望使用机器学习来使用商品的图像和标题来检测产品类型。

创建推荐模型

首先，零售商使用它必须找到的数据来查找 300 多种产品类型。接下来，它必须创建不同的推荐模型，为每种产品类型分配属性，当客户输入他们正在寻找的特定商品时，这些属性就会显示出来。Ricardo 高级数据工程师 Tobias Kaymak 说：“如果你拥有产品类型和属性而不是类别的信息，那么构建推荐模型会容易得多，因为它可以为未来带来很多好处。”

为此，Ricardo 的团队希望使用自然语言处理从产品标题中提取信息，并使用 Google Vision AI 来检测图像。

Kaymak 说，该公司创建的第一个机器学习模型很简单。当零售商不得不为其他产品类型创建大约 299 个机器学习模型时，真正的挑战出现了。

“这样做 300 次——或者部署 300 个微服务，然后考虑未来并拥有更多的产品类型——并不能真正扩展，”Kaymak 说。

为了解决这个问题，团队开始研究可以帮助他们完成这种工作规模的供应商。

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