Metarank - service de personnalisation en temps réel

• Service de ranking open source qui personnalise en temps réel les résultats de recherche sémantique/neuronale et aide à créer des systèmes de recommandation
• Prend en charge le réordonnancement Learning-to-Rank au-dessus des moteurs de recherche existants, la recherche sémantique basée sur les LLM et les recommandations par filtrage collaboratif
• Intègre au ranking des signaux clients tels que les clics et les achats pour optimiser le CTR, et suit les profils de session/visiteur pour mettre en œuvre une personnalisation en temps réel
• Prend en charge un réordonnancement rapide avec une latence de 10 à 20 ms, ainsi qu’une mise à l’échelle horizontale fondée sur une gestion d’état basée sur Redis, permettant de traiter plusieurs milliers de RPS
• Calcule immédiatement des dizaines de signaux de ranking courants comme le CTR, le referer, l’UA et l’heure, et simplifie l’ingestion des logs grâce à l’intégration des sources de données
• Peut être lancé en mode standalone en moins d’une minute via Docker, avec import des données, entraînement du modèle ML et démarrage de l’API en une seule commande
• Que peut-on construire avec ça ?
  • Semantic Search : Elasticsearch/OpenSearch comprend le sens des requêtes grâce aux LLM les plus récents
  • Recommendations : création de systèmes de recommandation par filtrage collaboratif (ALS) ainsi que de recommandations basées sur le contenu / sémantiques
  • Learning-to-Rank : optimisation fine de la recherche existante et intégration de l’apprentissage par batch / en ligne