Какво още ще купят?

Заредете реална поръчка и вижте какво предлага магазинът след това или отворете който и да е от 3 500 продукта от реален каталог на търговец на едро и напълнете кошницата сами. Всичко работи в браузъра Ви.

Демонстрацията изисква JavaScript. Каталогът и моделът са около 2,2 MB и се изтеглят веднъж.

Самата демонстрация е на английски, както и данните ѝ.

Реални поръчки и цени на британски онлайн търговец на едро с подаръци, от декември 2009 до декември 2011 г. (UCI Online Retail II, CC BY 4.0). Всяко предложение идва от поръчки, направени преди октомври 2011 г.; резултатите по-долу са измерени за десетте седмици след това. Купувачите на едро вземат един дизайн в няколко цвята, затова цветовите варианти се появяват заедно.

33%От 4 865 по-късни реални поръчки с един пропуснат продукт този продукт е сред първите десет предложения на магазина, от 3 529 продукта. Случайно отгатване: 0,3%.

3%Същият тест за списък с бестселъри — това, което показват повечето магазини.

0,3%Същият въпрос, зададен на общ AI модел от вида, който стои зад чатботовете. Знае какво продава магазин за подаръци, но не и какво купуват заедно тези клиенти.

Как работи

ДанниДве години поръчки, 3 500 продукта, нищо за клиента освен съдържанието на кошницата. Методите са настроени върху поръчките преди октомври 2011 и тествани през следващите десет седмици.

МетодиБестселъри, „купувани заедно“ от линеен модел продукт–продукт (EASE), настроен върху всички поръчки, и модел на ембединги, научил кои продукти вървят заедно. И трите работят на Вашето устройство от JSON файл от 2 MB. Моделът на ембединги постига 16% на същия тест. Общият модел е Qwen 2.5 7B, отворен LLM; когато получи 100 продукта за избор, достига 2,7%.

Какво получавате„Често купувани заедно“ на всяка продуктова страница, „Допълнете поръчката“ в кошницата, същите списъци в имейли, от Вашите собствени поръчки, обновявани всяка нощ на всеки сървър. Без GPU, без сметки за API, без клиентски данни, напускащи Вашите системи.

Код, обработка на данни и пълният бенчмарк: github.com/balticml/recommendation-engine. Искате ли това във Вашия магазин? Свържете се с нас