Intelligence retail en temps réel : créer des recommandations e-commerce avec Lakebase et AI Search sur Databricks

Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais

* Une architecture de référence complète pour la construction d'un moteur de recommandation et de classement multi-niveaux sur Databricks – de l'ingestion des flux de clics au serving personnalisé en temps réel – remplaçant une infrastructure ML fragmentée par une plateforme unique et unifiée. * Le système délivre des recommandations de produits personnalisées à faible latence en combinant des recommandations par batch précalculées et un parcours de scoring en temps réel, en utilisant Databricks AI Search pour la recherche de candidats, Lakebase pour le serving de features en ligne et Model Serving pour l'inférence à faible latence. * En unifiant l'ingénierie des données, la gestion des features, l'entraînement des modèles et le serving en temps réel sur une plateforme unique et gouvernée, les équipes e-commerce éliminent le code de liaison (glue code), accélèrent les cycles d'itération et obtiennent une traçabilité de bout en bout, du flux de clics brut aux prédictions en production.