gorse

Gorse는 Go로 작성된 오픈소스 AI 기반 추천 시스템 엔진입니다. 다양한 온라인 서비스에 쉽게 통합할 수 있도록 설계된 범용 추천 시스템입니다. 아이템, 사용자, 상호작용 데이터를 가져오면 Gorse가 자동으로 모델을 학습하여 개인화된 추천을 생성합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: - **다중 소스 추천:** 최신 아이템, 사용자 간, 아이템 간, 협업 필터링을 결합합니다. - **다중 모달 지원:** 임베딩을 통해 텍스트, 이미지, 비디오를 처리합니다. - **AI 기반:** 기존 추천기와 LLM 기반 추천기를 모두 지원합니다. - **GUI 대시보드:** 파이프라인 편집, 모니터링, 데이터 관리를 위한 시각적 인터페이스를 제공합니다. - **RESTful API:** 데이터 CRUD 및 추천 요청을 위한 엔드포인트를 제공합니다. **빠른 시작:** Docker를 사용하여 GitRec에서 GitHub 저장소 데이터를 다운로드하고 `localhost:8088`에서 대시보드를 제공하는 플레이그라운드를 실행할 수 있습니다. 아이템 간 생성 작업이 완료된 후 API를 통해 사용자 피드백을 삽입하고 추천을 받을 수 있습니다. **아키텍처:** Gorse는 마스터 노드(학습, 구성, 멤버십), 서버 노드(REST API, 실시간 추천), 워커 노드(오프라인 배치 추천)로 구성된 클러스터를 사용합니다. 데이터는 MySQL, MongoDB, Postgres 또는 ClickHouse에 저장할 수 있으며, Redis 또는 동일한 데이터베이스에 캐싱할 수 있습니다. 이 프로젝트는 librec, Surprise, gopher-vector에서 영감을 받았으며, 이슈, 토론 또는 풀 리퀘스트를 통한 기여를 환영합니다.