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使用 Amazon RDS for PostgreSQL 和 GenAI 彻底改变电子商务的零售推荐
在当今的数字时代，电子商务已成为我们生活中不可或缺的一部分，为我们提供了触手可及的便利和无限的产品选择。为了增强在线购物体验，零售商使用个性化产品推荐作为吸引客户和促进销售的关键策略。推动这场革命的尖端技术之一是向量数据库，它是一种强大的工具，正在改变零售商向客户提供量身定制建议的方式。
在此博文中，我们将探讨向量数据库在零售推荐中的重要性、它们如何彻底改变电子商务格局，以及 Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）for PostgreSQL pgvector 扩展如何在您的应用程序中实现机器学习（ML）功能。
个性化挑战
传统的零售推荐系统通常依赖基本算法，例如基于内容的过滤。基于内容的过滤利用商品特征来推荐其他商品，如用户喜欢或收藏的商品。使用基于内容的过滤有一个缺点，那就是推荐是基于人工设计的特征，因此在用户现有兴趣之外进行扩展的能力有限。尽管这些方法很有用，但它们往往无法提供准确和相关的推荐，这是因为模型僵化，无法将范围扩大到用户已知范围之外，从而导致返回的结果缺乏多样性。零售商在提供个性化推荐方面面临多项挑战，包括处理大规模数据集、捕获产品和用户之间的复杂关系以及适应动态的客户偏好。
向量数据库的兴起
向量数据库的出现改变了零售推荐领域的游戏规则。与传统方法不同，向量数据库是特征或属性的数学表示，可以在高维向量空间中表示产品和客户。这些表示被称为嵌入，对每个商品或用户的内在特征进行编码，捕捉它们之间的显性和隐性关系。
向量表示的力量
向量表示的主要优势在于它们能够捕捉产品或客户之间的复杂关系和相似之处。这种嵌入表示是 AI 驱动的应用程序的核心，因为它允许系统处理文本操作。复杂的向量嵌入需要专门的数据库系统，而传统的基于标量的数据库却受到限制。嵌入使零售商能够发掘隐藏的联系，并提供与每位客户个人偏好密切相关的推荐。通过将商品和用户映射到共享的向量空间中，零售商可以有效地测量它们之间的接近程度并识别相关产品或志趣相投的客户。
增强个性化和客户体验
向量数据库有助于提高零售推荐的个性化程度。通过考虑产品属性、浏览行为、购买历史甚至情境信息等各种因素，零售商可以提供更准确、更相关的建议。例如，如果客户之前曾表现出对某些品牌的偏好，则可以查询向量数据库以识别这些品牌的相似商品并将其作为推荐呈现。这种个性化水平增强了客户体验，使购物之旅更加愉快，并增加了转化的可能性。
使用 Amazon RDS for PostgreSQL 和 pgvector 增强用户体验
使用 pgvector 扩展在 RDS for PostgreSQL 之上构建应用程序可以解锁生成式人工智能（GenAI）的价值并增强客户体验。通过在 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版或 Amazon RDS for PostgreSQL 上集成 pgvector，电子商务网站无需对系统进行全面检修即可利用向量数据库的优势。
pgvector 扩展的重要性在于，它可以在 RDS for PostgreSQL 中实现高级搜索功能。传统的关系数据库擅长基于精确匹配或范围比较的结构化查询。但是，在搜索相似或相关数据时，它们的效率可能会降低。pgvector 扩展为 PostgreSQL 添加了向量相似度搜索功能，使您能够根据数据的向量表示进行复杂的相似度搜索和推荐。
使用 pgvector，您可以将文本或数字数据的向量表示存储在 RDS for PostgreSQL 表中，并使用各种距离度量有效地搜索相似的向量。由于电子商务搜索引擎的效率在很大程度上依赖于推荐系统，因此拥有一个允许查询向量化嵌入的数据存储可以获得新的见解。该扩展使用高级索引技术来加快 k 最近邻（k-NN）相似度搜索速度。
带 pgvector 的 RDS for PostgreSQL 在零售推荐方面的优势
RDS for PostgreSQL 具有以下优势：
- 提高准确性 — 通过捕获复杂的关系和规律，您可以更细致地了解用户偏好。通过利用先进的机器学习技术（如深度学习模型），带 pgvector 的向量数据库可为应用程序提供符合客户个人偏好的高度准确推荐。
- 近实时的个性化 — 在快节奏的电子商务世界中，实时推荐对于在浏览会话期间吸引客户至关重要。带 pgvector 的 RDS for PostgreSQL 擅长提供近实时的个性化推荐，为客户提供符合他们当前兴趣和行为的相关建议。pgvector 的索引功能可加快搜索处理，并最大限度地减少识别向量中最近邻居所需的时间。
- 可扩展性 — 随着电子商务网站的持续发展并收集大量数据，可扩展性成为关键因素。RDS 数据库旨在高效地处理大规模数据集，从而随着客户群的扩大实现无缝扩展。pgvector 集成到 RDS for PostgreSQL 后，可以在不中断现有基础设施的情况下实现无缝扩展。
- 灵活性 — pgvector 的显著优势之一是它与围绕 PostgreSQL 的所有现有开发人员工具兼容。现有的 PostgreSQL 用户无需迁移到全新的数据库系统即可使用 pgvector 的向量相似度搜索功能。这种灵活性使零售商能够快速采用向量数据库并将其集成到现有工作流程中。
- 适应性推荐 — 客户偏好和趋势会随着时间的推移而变化，因此推荐系统必须进行调整。带 pgvector 的 RDS for PostgreSQL 允许持续学习客户数据、微调 AI/ML 模型以及更新向量表示，因此具有出色的适应性。通过更新产品和用户的向量表示，零售商可以跟上不断变化的偏好，并确保他们的推荐保持相关。
结论
在竞争激烈的电子商务世界中，提供个性化的零售推荐对于吸引客户和推动销售至关重要。传统的推荐系统通常难以提供准确和相关的建议。但是，随着向量数据库的出现，零售商可以利用先进机器学习算法（例如 K 最近邻）的力量来提供高度准确和实时的个性化推荐。
通过在带 pgvector 的全新或现有 RDS for PostgreSQL 部署中部署机器学习模型，零售商可以提高推荐系统的准确性、可扩展性和适应性。利用 pgvector 的向量化嵌入为电子商务网站提供了新的可能性，提高了个性化推荐的准确性和速度。首先，您可以深入了解 AWS 上的生成式人工智能，并直接从 AWS 管理控制台或 AWS CLI 启动一个新的 RDS DB 实例。
关于作者
Jason D’Alba 是 AWS 解决方案架构师负责人，专注于数据库和企业应用程序，帮助客户架构高度可用和可扩展的解决方案。