gorse

Gorse es un motor de sistema de recomendación impulsado por inteligencia artificial y de código abierto, escrito en el lenguaje Go. Está diseñado para ser un sistema universal que se integra fácilmente en diversos servicios en línea. Al importar datos de elementos, usuarios e interacciones, Gorse entrena automáticamente modelos para generar recomendaciones personalizadas. Características principales: - Recomendaciones multi-fuente: Combina los últimos elementos, similitudes usuario-a-usuario, elemento-a-elemento y filtrado colaborativo. - Soporte multimodal: Maneja texto, imágenes y videos mediante incrustaciones (embeddings). - Impulsado por IA: Compatible tanto con recomendadores clásicos como basados en Modelos de Lenguaje Grande (LLM). - Panel de control GUI: Ofrece una interfaz visual para la edición de flujos de trabajo, monitoreo y gestión de datos. - APIs RESTful: Expone puntos finales para operaciones CRUD de datos y solicitudes de recomendación. Inicio rápido: Puede usar Docker para ejecutar un entorno de prueba que descarga datos del repositorio GitHub desde GitRec y proporciona un panel de control en localhost:8088. Una vez completada la tarea de generación elemento-a-elemento, puede insertar retroalimentación de usuarios a través de la API y obtener recomendaciones. Arquitectura: Gorse utiliza un clúster compuesto por un nodo maestro (entrenamiento, configuración, membresía), nodos de servidor (APIs REST, recomendaciones en tiempo real) y nodos de trabajo (recomendaciones por lotes fuera de línea). Los datos pueden almacenarse en MySQL, MongoDB, Postgres o ClickHouse, con caché en Redis o en las mismas bases de datos. El proyecto está inspirado en librec, Surprise y gopher-vector, y acepta contribuciones a través de incidencias, discusiones o solicitudes de extracción (pull requests).