MongoDB와 벡터 검색을 통한 AI 기반 미디어 개인화

검색 및 콘텐츠 제안

이 솔루션은 사용자 데이터, 행동 분석, 미디어 항목의 벡터화를 활용하여 사용자의 선호도와 과거 상호 작용을 기반으로 콘텐츠를 제안합니다. 이렇게 하면 사용자 참여 향상되고 무료 사용자가 유료 구독자로 전환될 가능성이 높아집니다. MongoDB의 Vector Search는 kNN 검색을 수행하여 MongoDB 문서에 벡터를 직접 임베딩하여 콘텐츠가 일치하는 방식을 최적화합니다. 즉, 여러 애플리케이션을 관리 하거나 서로 다른 데이터베이스 시스템 간에 데이터를 전송할 필요가 없으므로 아키텍처가 간소화됩니다. 또한 MongoDB의 확장성 회복 탄력성 통해 조직은 수직 또는 수평으로 운영을 확장하다 할 활성화 . 특정 로드 시나리오에 맞게 운영 데이터베이스 노드와 독립적으로 검색 노드를 확장하다 할 수도 있습니다.

콘텐츠 요약 및 재편성

사용자는 배열 소비 습관을 가지고 있습니다. 이 솔루션은 간결한 요약을 제공하고 사용자 기본 설정 및 장치 사양에 따라 콘텐츠 서식을 조정합니다.

키워드 추출

기존의 게시 워크플로에서는 키워드를 선택하려면 콘텐츠 제작자가 관련 키워드를 꼼꼼히 식별하고 통합해야 했습니다. 이 프로세스 중요한 키워드를 간과하여 콘텐츠의 가시성과 참여 감소시킬 수 있으므로 시간이 많이 걸리고 사람의 실수가 발생하기 쉽습니다.

이 솔루션은 기본 LLM의 도움을 받아 키워드 추출을 통해 필수 정보를 도출하여 사용자가 주요 뉴스 차원을 파악하고 플랫폼 내 콘텐츠 검색 가능성을 향상시킵니다. 키워드는 디지털 콘텐츠의 검색 엔진 최적화(SEO) 성과에 큰 영향을 미칩니다.

인사이트 및 관련 문서 자동화

이 솔루션은 여러 문서에서 포괄적인 인사이트와 관련 문서를 자동으로 생성하므로 특정 주제나 이벤트에 대해 자세히 학습 사용자에게 유용합니다. 이 역량 하나 이상의 LLM을 사용하여 여러 소스 문서에서 파생된 언어 출력을 생성합니다. 요구 사항에 맞는 주요 언어 모델을 통합할 수 있습니다. 이 프로세스 의 작동 방식은 다음과 같습니다.

• 여러 소스와의 통합: 시스템은 Atlas Vector Search 사용하여 다양한 문서 및 데이터 소스에서 콘텐츠를 가져옵니다. 그런 다음 이 콘텐츠는 사용자에게 주제에 대한 상세하고 상황에 맞는 탐색을 제공하고 원본 콘텐츠 이상의 내러티브 또는 분석적 관점을 제공하도록 선별된 관련 문서로 편집됩니다.

• 사용자 지정 가능한 출력: 청중의 기본 설정이나 특정 프로젝트 요구 사항에 따라 매개 변수를 설정하여 시스템 출력을 사용자 지정할 수 있습니다. 여기에는 세부 정보 수준, 기술 용어의 양, 멀티미디어 요소 포함 여부 조정이 포함됩니다.

높은 매출을 유지하기 위해 적절한 사용자에게 적절한 제품을 제공하는 것이 중요한 소매 등 다른 업계에서도 이 솔루션의 핵심 개념을 재사용할 수 있습니다.