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大規模言語モデルを用いて常識に沿った商品レコメンデーションを行う

詳細とノートブックのダウンロードについては、 LLM Solution Accelerators for Retail をご覧ください。 商品の推薦(レコメンデーション)は、現代の顧客体験の中核をなす機能です。 ユーザーは以前利用したことのあるサイトに戻ったとき、以前の利用内容に関連するレコメンデーションが表示されることを期待します。 ユーザーが特定のアイテムに興味を持ったとき、類似した関連性のある代替品が提案され、自分のニーズに合ったアイテムを見つけられることを期待します。 また、商品がカートに入れられると、ユーザーは、全体的な購買体験を完成かつ向上させる追加の商品がレコメンドされることを期待します。 このような商品のレコメンデーションが適切に行われれば、買い物がスムーズになるだけでなく、ユーザーは小売店によって認識され、理解されていると感じることができます。 商品のレコメンデーションを生成するための様々なアプローチがありますが、現在使用されているレコメンデーションエンジンのほとんどは、小売業者固有の大規模なデ
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Apache SparkによるCOMTRADEファイルを用いたグリッドエッジ分析の高速化

この ソリューションアクセラレータ とブログは、シュナイダーエレクトリック社との共同作業により作成されました。Schneider Electric Distinguished Technical Expert であり、COMTRADE-2013 規格の改訂に焦点を当てた IEEE/IEC Dual Logo Maintenance Team の幹事を務める Dan Sabin 氏に、その専門知識を提供していただいたことに感謝します。 Original : Accelerating Grid-Edge Analytics...