gorse-io/gorse

解決的問題

Gorse 提供了一個通用的開源推薦系統引擎，讓線上服務能夠快速整合個人化推薦。它透過根據匯入的使用者、物品與互動數據自動訓練模型，消除了從頭構建推薦流水線的需求。

工作原理

Gorse 使用 Go 語言編寫，作為單節點訓練與分散式預測系統運行。它使用主節點進行模型訓練與配置，使用伺服器節點為即時推薦提供 RESTful API，並使用工作節點處理使用者的離線推薦。它支援多種資料庫進行儲存（MySQL, MongoDB, Postgres, ClickHouse），並使用 Redis 進行中間結果快取。

適用對象

想要在應用程式中加入 AI 驅動的推薦功能，而無需管理複雜的底層 ML 流水線的開發人員與服務提供商。

亮點

• 多源推薦：支援協同過濾、物品對物品、使用者對使用者以及最新物品。
• 多模態支援：使用嵌入（embeddings）來處理文本、圖像與影片。
• AI 驅動：整合了經典推薦演算法與基於 LLM 的推薦器。
• 管理 GUI：包含用於監控系統、管理數據與編輯推薦流水線的儀表板。
• API 驅動：提供用於數據 CRUD 操作與推薦請求的 RESTful API。