Architettura di Raccomandazioni intelligenti
Raccomandazioni intelligenti è un servizio Microsoft Azure iperestensibile e scalabile con onboarding semplice e facile da iniziare a utilizzare con l'integrazione senza codice.
Flusso di servizio
Raccomandazioni intelligenti ha due punti di integrazione:
- Lettura dei dati dei clienti sul back-end tramite Microsoft Azure Data Lake Storage
- Esperienza di servizio front-end che mostra i risultati dei consigli al lato client tramite endpoint HTTPS sicuri
Tutti i dati rilevanti per l'apprendimento automatico di Raccomandazioni intelligenti, come catalogo articoli, disponibilità e altri metadati e interazioni (transazioni), sono strutturati nel file system di Data Lake Storage e condivisi in modo sicuro.
Dall'altro lato del servizio, l'app client chiama l'API Raccomandazioni intelligenti per ottenere il contenuto personalizzato o consigliato.
Per ulteriori informazioni su Data Lake Storage, vai a Introduzione a Azure Data Lake Storage Gen2.
Importante
Raccomandazioni intelligenti non archivia né elabora i dati dei clienti al di fuori dell'area in cui distribuisci l'istanza del servizio.
Passaggio 1: importa i tuoi dati
Raccomandazioni intelligenti non dispone di una licenza prerequisito. La nostra soluzione conforme garantisce che tutti i dati aziendali rimangano all'interno di un'area geografica definita del cliente. Puoi collegarlo all'account Data Lake Storage della tua azienda.
| Tipo di dati | Descrizione |
|---|---|
| Catalogo | Informazioni generali su elementi, contenuti e altri servizi generici consigliati da Raccomandazioni intelligenti. |
| Interazioni utente | Interazioni tra utenti ed elementi da cui i modelli Raccomandazioni intelligenti apprendono e utilizzano per prevedere le interazioni future. Esempi di interazioni dell'utente includono flussi di clic, acquisti, download, Mi piace e visualizzazioni. |
Passaggio 2: esegui il servizio AI-ML
Dopo che i dati sono stati strutturati e condivisi e l'istanza del servizio Raccomandazioni intelligenti è stata avviata, inizia il processo di preparazione. I dati vengono elaborati e modellati in base alle esigenze e agli scenari aziendali. Puoi monitorare i progressi esaminando i log di output per assicurarti che tutto funzioni senza intoppi.
Con un'architettura estensibile, le aziende hanno la possibilità di introdurre più regole business e gestire più istanze di modelli di raccomandazioni. Queste istanze multiple sono utili per la sperimentazione o per creare casi d'uso con segnali diversi.
Passaggio 3: chiama le API per utilizzare i risultati ovunque
La nostra soluzione si integra bene su piattaforme multicanale, utilizzando una semplice API di raccomandazioni per creare esperienze estensibili e personalizzabili.
Questa soluzione fornisce l'applicazione di filtri in tempo reale e l'ordinamento aggiornato dei risultati degli articoli e la personalizzazione di qualsiasi elenco.
Per esempi, vai a Esempi di scenari supportati. Per informazioni sull'API, vai a API Raccomandazioni intelligenti.
Provala gratis
Puoi provare Raccomandazioni intelligenti gratuitamente per tre mesi con un account Un modello, un RPS. Per ulteriori informazioni, vedi la Guida di avvio rapido.
Vedi anche
Distribuire Raccomandazioni intelligentiUtilizzare i contratti dati per condividere i datiAPI di Raccomandazioni intelligenti