使用 MongoDB 和向量搜索进行 AI 驱动的媒体个性化

行业： 电信、媒体

产品和工具： MongoDB Atlas、MongoDB Atlas Vector Search、MongoDB PyMongo 驱动程序

解决方案概述

在当今不断发展的媒体环境中，大量的数字内容使其难以吸引受众的注意力。与此同时，来自社交媒体平台的推荐流量正在下降，这给传统媒体提高互动带来了额外的压力。因此，发布商正在寻找稳定用户群和提高内容互动的方法。

为了克服这些挑战，发布商需要有效地使用数据，为用户创造更具吸引力和个性化的体验。借助MongoDB Atlas和Atlas Vector Search，您可以构建AI驱动的媒体平台，转变向大型媒体和发布平台用户的内容交付方式。通过分析交互和消费模式，该解决方案了解哪些内容能引起用户的共鸣，并预测他们未来可能会接触的内容。这些见解启用发布商能够构建个性化的内容旅程。

参考架构

下面的架构展示了如何使用MongoDB构建由AI驱动的媒体解决方案，其中包含高级个性化服务，例如：

发现和内容建议
内容摘要和重组
关键词提取
见解和达析报告自动化

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图 1。具有Atlas Vector Search 的AI驱动媒体架构

以下部分更详细地描述了这些服务。

发现和内容建议

该解决方案利用用户数据、行为分析和媒体项矢量化，根据用户偏好和过去的交互来推荐内容。这提高了用户互动，并增加了将免费用户转化为付费订阅者的可能性。MongoDB 的向量搜索执行 kNN 搜索，通过将向量直接嵌入到MongoDB文档中来优化内容匹配方式。这意味着您无需管理多个应用程序或在不同数据库系统之间传输数据，从而简化了架构。此外，MongoDB 的可扩展性和韧性启用组织能够垂直或水平扩展其运营。您还可以独立于操作数据库节点扩展搜索节点，以适应特定的负载场景。

内容摘要和重组

用户的消费习惯大量。该解决方案提供简明摘要，并根据用户偏好和设备规格调整内容格式。

关键词提取

在传统的发布工作流程中，选择关键字需要内容创建者仔细识别并纳入相关关键字。此进程可能非常耗时，而且容易出现人为错误，因为可能会忽略重要的关键字，从而降低内容的可见性和互动。

该解决方案借助根本的法学硕士，通过关键词提取获取关键信息，帮助用户掌握新闻关键维度，增强内容在平台内的可搜索性。关键字会显着影响数字内容的 SEO 性能。

见解和达析报告自动化

该解决方案可从多篇文章中自动生成全面的见解和档案，这对于想要深入学习；了解特定主题或事件的用户很有帮助。此功能使用一个或多个法学硕士生成从多篇源文章中派生的自然语言输出。您可以集成任何符合您要求的领先语言模型。此进程的工作原理如下：

与多个来源集成：系统使用Atlas Vector Search从各种文章和数据源中提取内容。然后，这些内容被编译成档案，为用户提供对主题的详细和上下文探索，并提供超出原始内容的叙述或分析视角。
可自定义的输出：您可以根据受众的偏好或特定项目要求设置参数，从而自定义系统输出。这包括调整详细程度、技术术语的数量以及包含的多媒体元素。

您可以在其他行业（例如零售）重复使用该解决方案的核心概念，在这些行业中，向正确的用户展示正确的产品对于保持高销量至关重要。