レコメンドで使用する類似アイテムをAmazon Bedrockとitem2vecで計算・比較検証してみた - コネヒト開発者ブログ

みなさんこんにちは。MLエンジニアのたかぱい（@takapy0210）です。 最近、久しぶりに機動戦士ガンダムSEEDを見直しました。（来年には劇場版の公開もあります） 地球連合軍第7機動艦隊に所属するパイロットであるムウさんの 「君は出来るだけの力を持っているだろう？なら、出来ることをやれよ」 というセリフが好きです。 相手をリスペクトしつつ、でもお前はもっとできるだろ？という期待も込もった、良い言葉だなと感じます。 さて本日は、レコメンドで使用頻度の高い類似アイテムの計算処理を2パターンで実施し、どんな差分がでるのか？を検証した結果をお話ししようと思います。 この記事はコネヒト Advent Calendarのカレンダー 10日目の記事です。 adventar.org 目次 背景 Amazon Bedrockの埋め込みモデルでベクトルを取得する item2vecで計算したベクトルを取得

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"EmbeddingはOpenSearchに格納し、その機能を利用して類似質問を抽出 / レコメンデーションには大きく分けて「探索 (Exploration)」と「活用 (Exploitation)」がある / 探索の主な目的は新しい知見を得ること" 2023