向量数据库 结合 CLIP 与 大模型,通过 embedding 技术与 ranking 算法,构建服装搭配体系,实现服饰风格匹配与场景化搭配推荐。

服装搭配数据的 embedding 生成策略

服装数据的向量化需捕捉风格与款式特征:

· 服装图像 embedding:CLIP 模型提取服饰颜色、款式的视觉特征,关联风格类型;

· 场景需求 embedding:将通勤、休闲等场景转为特征向量,匹配搭配风格;

· 用户偏好 embedding:整合用户浏览、购买记录,生成喜好向量。某服饰平台采用该方案,使 embedding 风格匹配准确率提升 33%。

向量数据库的服装搭配索引优化

向量数据库 针对服装场景设计:

· 风格类型索引:基于 embedding 中的风格特征建立倒排索引,快速筛选复古、简约等风格;

· 单品关联索引:关联上衣、裤子等单品 embedding,支持组合搭配;

· 季节适配索引:结合季节标签调整 embedding 权重,推荐应季搭配。某电商平台借此将搭配推荐延迟控制在 100ms 内。

大模型与 ranking 的协同搭配

在 “大模型 +ranking” 流程中:

1. 服装与用户数据生成 embedding 存入数据库;

1. 向量数据库 召回匹配的搭配 embedding 及方案;

1. ranking 算法排序推荐结果,大模型 生成搭配理由。该系统使某平台的服装销量提升 26%。