本发明专利技术提供了一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法，包括如下方法步骤：S1、海豚调度模块将物料实例的嵌入向量数据，同步至云原生向量数据库集群；S2、路由服务模块获取物料实例的IP列表；S3、向量服务模块获取物料实例的IP列表；S4、向量服务模块，请求多个云原生向量数据库，对物料实例IP列表中对应物料实例的嵌入向量进行相似搜索；S5、多个云原生向量数据库对待搜索的物料实例的嵌入向量，与云原生向量数据库中的业务向量进行余弦相似计算，并将相似度最高的K个嵌入向量返回至向量服务模块；S6、推荐服务模块，根据K个物料实例的嵌入向量进行物料推荐。本发明专利技术能够搜索出与待搜索物料最相似的物料，提升算法推荐的各项指标。标。标。
【技术实现步骤摘要】
基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其是涉及一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]Milvus(云原生向量数据库)是一款云原生向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。Milvus基于FAISS、Annoy、HNSW等向量搜索库构建，核心是解决稠密向量相似度检索的问题。在向量检索库的基础上，Milvus支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、time travel等功能，同时大幅优化了向量检索的性能，可满足任何向量检索场景的应用需求。
[0003]现有的物料推荐方法难以搜索到与用户点击的物料最相似的物料，物料推荐的各项指标，例如收入、点击率、arpu值(每用户平均收入，Average Revenue Per Use)等与用户的实际情况存在较大差异。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法、系统及存储介质，以解决现有技术中难以搜索到与用户点击的物料最相似的物料的技术问题。
[0005]本专利技术的一个方面在于提供一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法，所述物料推荐方法包括如下方法步骤：
[0006]S1、海豚调度模块将物料实例的嵌入向量数据，同步至云原生向量数据库集群，其中，所述云原生向量数据库集群中包括多个云原生向量数据库；
[0007]S2、路由服务模块，从多个云原生向量数据库，获取物料实例的IP列表；
[0008]S3、向量服务模块调用路由服务模块，从路由服务模块获取物料实例的IP列表；
[0009]S4、向量服务模块，将物料实例IP列表通过轮询的负载均衡策略，请求多个云原生向量数据库，对物料实例IP列表中对应物料实例的嵌入向量进行相似搜索；
[0010]S5、多个云原生向量数据库对待搜索的物料实例的嵌入向量，与云原生向量数据库中的业务向量进行余弦相似计算，并将相似度最高的K个物料实例的嵌入向量返回至向量服务模块；
[0011]S6、推荐服务模块，获取K个物料实例的嵌入向量，根据K个物料实例的嵌入向量进行物料推荐。
[0012]在一个优选的实施例中，在步骤S1中，海豚调度模块通过调用云原生向量数据库数据同步接口，将物料实例的嵌入向量数据，同步至云原生向量数据库集群。
[0013]在一个优选的实施例中，在步骤S3中，向量服务模块，通过HTTP协议调用路由服务模块，从路由服务模块获取物料实例的IP列表。
[0014]在一个优选的实施例中，在步骤S2中，路由服务模块，对多个云原生向量数据库进行健康检查，
[0015]当多个云原生向量数据库中存在不健康的物料实例IP，则路由服务模块将物料实例IP列表中不健康的物料实例IP剔除。
[0016]在一个优选的实施例中，向量服务模块，从路由服务模块获取剔除不健康的物料实例IP的物料实例IP列表。
[0017]在一个优选的实施例中，在步骤S6中，推荐服务模块，通过HTTP协议调用向量服务模块，从向量服务模块获取K个物料实例的嵌入向量，并将K个物料实例的嵌入向量对应的物料进行推荐。
[0018]本专利技术的另一个方面在于提供一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐系统，所述物料推荐系统包括：
[0019]海豚调度模块，用于存储物料实例的嵌入向量数据，并将物料实例的嵌入向量数据同步至云原生向量数据库集群，其中，所述云原生向量数据库集群中包括多个云原生向量数据库；
[0020]路由服务模块，用于从多个云原生向量数据库，获取物料实例的IP列表；
[0021]向量服务模块，用于调用路由服务模块，从路由服务模块获取物料实例的IP列表，以及用于将物料实例IP列表通过轮询的负载均衡策略，请求多个云原生向量数据库，对物料实例IP列表中对应物料实例的嵌入向量进行相似搜索；
[0022]云原生向量数据库集群，通过多个云原生向量数据库，对待搜索的物料实例的嵌入向量，与云原生向量数据库中的业务向量进行余弦相似计算，并将相似度最高的K个物料实例的嵌入向量返回至向量服务模块；
[0023]推荐服务模块，用于获取K个物料实例的嵌入向量，根据K个物料实例的嵌入向量进行物料推荐。
[0024]在一个优选的实施例中，所述物料推荐系统还包括云原生向量数据库数据同步接口；
[0025]海豚调度模块通过调用云原生向量数据库数据同步接口，将物料实例的嵌入向量数据，同步至云原生向量数据库集群。
[0026]在一个优选的实施例中，路由服务模块，还用于对多个云原生向量数据库进行健康检查，
[0027]当多个云原生向量数据库中存在不健康的物料实例IP，则路由服务模块将物料实例IP列表中不健康的物料实例IP剔除。
[0028]本专利技术的又一个实施例中，提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质用于存储计算机执行指令，所述计算机执行指令，用于执行本专利技术一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法。
[0029]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0030]本专利技术提供的一种一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法、系统及存储介质，基于Milvus向量相似搜索，能够搜索出与待搜索物料最相似的物料，以及与用户点击的物料实例最相似的物料，提升算法推荐的各项指标，满足多种推荐算法。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体
实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1是本专利技术一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法的流程图。
[0033]图2是本专利技术一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐系统的结构框图。
具体实施方式
[0034]为了使本专利技术的上述以及其他特征和优点更加清楚，下面结合附图进一步描述本专利技术。应当理解，本文给出的具体实施例是出于向本领域技术人员解释的目的，仅是示例性的，而非限制性的。
[0035]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0036]此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于Milvus向量相似搜索的物料推荐方法，其特征在于，所述物料推荐方法包括如下方法步骤：S1、海豚调度模块将物料实例的嵌入向量数据，同步至云原生向量数据库集群，其中，所述云原生向量数据库集群中包括多个云原生向量数据库；S2、路由服务模块，从多个云原生向量数据库，获取物料实例的IP列表；S3、向量服务模块调用路由服务模块，从路由服务模块获取物料实例的IP列表；S4、向量服务模块，将物料实例IP列表通过轮询的负载均衡策略，请求多个云原生向量数据库，对物料实例IP列表中对应物料实例的嵌入向量进行相似搜索；S5、多个云原生向量数据库对待搜索的物料实例的嵌入向量，与云原生向量数据库中的业务向量进行余弦相似计算，并将相似度最高的K个物料实例的嵌入向量返回至向量服务模块；S6、推荐服务模块，获取K个物料实例的嵌入向量，根据K个物料实例的嵌入向量进行物料推荐。2.根据权利要求1所述的物料推荐方法，其特征在于，在步骤S1中，海豚调度模块通过调用云原生向量数据库数据同步接口，将物料实例的嵌入向量数据，同步至云原生向量数据库集群。3.根据权利要求1所述的物料推荐方法，其特征在于，在步骤S3中，向量服务模块，通过HTTP协议调用路由服务模块，从路由服务模块获取物料实例的IP列表。4.根据权利要求1所述的物料推荐方法，其特征在于，在步骤S2中，路由服务模块，对多个云原生向量数据库进行健康检查，当多个云原生向量数据库中存在不健康的物料实例IP，则路由服务模块将物料实例IP列表中不健康的物料实例IP剔除。5.根据权利要求4所述的物料推荐方法，其特征在于，向量服务模块，从路由服务模块获取剔除不健康的物料实例IP的物料实例IP列表。6.根据权利要求1所述的物料推荐方法，其特征在于，在步骤S6中，推荐服务模块，通...
【专利技术属性】
技术研发人员：张锦麟，
申请(专利权)人：上海二三四五网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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