gorse-io/gorse

解决的问题

Gorse 提供了一个通用的开源推荐系统引擎，允许在线服务快速集成个性化推荐。它通过根据导入的用户、物品和交互数据自动训练模型，消除了从头构建推荐流水线的需求。

工作原理

Gorse 使用 Go 编写，作为一个单节点训练和分布式预测系统运行。它使用主节点进行模型训练和配置，使用服务器节点为实时推荐提供 RESTful API，并使用工作节点处理用户的离线推荐。它支持多种数据库进行存储（MySQL, MongoDB, Postgres, ClickHouse），并使用 Redis 进行中间结果缓存。

适用对象

想要在应用程序中添加 AI 驱动的推荐功能，而无需管理复杂的底层 ML 流水线的开发人员和服务提供商。

亮点

• 多源推荐：支持协同过滤、物品对物品、用户对用户以及最新物品。
• 多模态支持：使用嵌入（embeddings）来处理文本、图像和视频。
• AI 驱动：集成了经典推荐算法和基于 LLM 的推荐器。
• 管理 GUI：包含用于监控系统、管理数据和编辑推荐流水线的仪表板。
• API 驱动：提供用于数据 CRUD 操作和推荐请求的 RESTful API。