gorse-io/gorse

解決する課題

Gorseは、オンラインサービスがパーソナライズされたレコメンデーションを迅速に統合できるようにする、汎用的なオープンソースの推薦エンジンを提供します。インポートされたユーザー、アイテム、インタラクションデータに基づいてモデルを自動的にトレーニングすることで、推薦パイプラインを一から構築する必要性を排除します。

仕組み

GorseはGo言語で書かれており、単一ノードのトレーニングおよび分散予測システムとして動作します。モデルのトレーニングと設定にはマスターノードを、リアルタイムのレコメンデーションのためにRESTful APIを公開するサーバーノードを、ユーザー向けのオフラインレコメンデーションを処理するワーカーノードを使用します。ストレージにはさまざまなデータベース（MySQL, MongoDB, Postgres, ClickHouse）をサポートしており、中間結果のキャッシュにはRedisを使用します。

対象者

複雑な基盤となるMLパイプラインを管理することなく、アプリケーションにAIによるレコメンデーションを追加したい開発者やサービスプロバイダー。

ハイライト

• マルチソース・レコメンデーション: 協調フィルタリング、アイテム間、ユーザー間、および最新アイテムをサポートしています。
• マルチモーダル対応: エンベディングを使用してテキスト、画像、ビデオを処理します。
• AI搭載: 古典的な推薦アルゴリズムとLLMベースのレコメンダーの両方を統合しています。
• 管理GUI: システムの監視、データの管理、および推薦パイプラインの編集を行うためのダッシュボードが含まれています。
• API駆動: データCRUD操作およびレコメンデーションリクエストのためのRESTful APIを提供します。