Об этом проекте

Gorse - это открытая система рекомендаций на основе искусственного интеллекта, написанная на Go. Она разработана как универсальная система рекомендаций, которую можно легко интегрировать в различные онлайн-сервисы. Импортируя элементы, пользователей и данные о взаимодействиях, Gorse автоматически обучает модели для генерации персонализированных рекомендаций. Ключевые функции включают: - **Мультиисточниковые рекомендации:** Сочетает новейшие элементы, пользователь-пользователь, элемент-элемент и коллаборативную фильтрацию. - **Поддержка мультимодальности:** Обрабатывает текст, изображения и видео через встраивания. - **На основе ИИ:** Поддерживает как классические, так и LLM-основанные рекомендательные системы. - **GUI-панель:** Предоставляет визуальный интерфейс для редактирования конвейеров, мониторинга и управления данными. - **RESTful API:** Предоставляет конечные точки для CRUD данных и запросов рекомендаций. **Быстрый старт:** Используйте Docker для запуска демонстрационной среды, которая загружает данные репозитория GitHub из GitRec и предоставляет панель по адресу `localhost:8088`. После завершения задачи генерации элемент-элемент вы можете вставить отзывы пользователей через API и получить рекомендации. **Архитектура:** Gorse использует кластер с главным узлом (обучение, конфигурация, членство), серверными узлами (REST API, рекомендации в реальном времени) и рабочими узлами (офлайн-пакетные рекомендации). Данные могут храниться в MySQL, MongoDB, Postgres или ClickHouse, с кэшированием в Redis или тех же базах данных. Проект вдохновлен librec, Surprise и gopher-vector и приветствует вклад через issues, обсуждения или pull-запросы.