En esta página, se describe cómo usar un modelo de lenguaje grande (LLM) textual en los modelos de recomendación personalizados. Entrenamos estos modelos por ti. Puedes habilitar las funciones previamente entrenadas en los modelos de recomendación personalizados.
Recommendations usa el campo del producto description para alimentar los LLM y colocarlos en tus modelos de recomendaciones.
Nuevas funciones textuales de LLM
Si bien es posible obtener incorporaciones de texto configurando manualmente un modelo generativo de Vertex AI, es posible que desees integrar las nuevas capacidades de LLM en tus modelos de recomendaciones para mejorar el rendimiento.
Los embeddings de texto son más descriptivos, más largos y no son repetitivos, además de tener capacidades de interpretación multilingüe. Esta función se basa en una lista de entidades permitidas. Comunícate con el equipo de asistencia para habilitar esta función.
No se aplican cargos por usar los embeddings de texto, y estos se incluyen en los precios de Vertex AI Search.
Las incorporaciones previamente entrenadas con LLM mejoran la comprensión semántica de las búsquedas de texto de formato largo, como las descripciones.
Consulta los siguientes recursos para obtener más información sobre cómo usar las incorporaciones y la IA generativa por tu cuenta en tu propio entrenamiento personalizado de AA:
- Documentación sobre la IA generativa de Vertex AI
- Curso intensivo de aprendizaje automático: Incorporaciones
Compatibilidad del modelo
La función de LLM es compatible con todos los tipos y objetivos de modelos de AA, incluidos los siguientes:
- OYML
- FBT
- y más.
Para obtener más información sobre los diferentes tipos de modelos de recomendaciones que admite Vertex AI Search para comercio electrónico, consulta Acerca de los modelos de recomendaciones.