《向量数据库指南》——用 Milvus Cloud和 NVIDIA Merlin 搭建高效推荐系统结论
如何搭建一个高效的推荐系统？
简单来说，现代推荐系统由训练/推理流水线（pipeline）组成，涉及数据获取、数据预处理、模型训练和调整检索、过滤、排名和评分相关的超参数等多个阶段。走遍这些流程之后，推荐系统能够给出高度个性化的推荐结果，从而提升产品的用户体验。
为了方便大家对此进行深入了解，我们邀请到 NVIDIA Merlin 团队，他们将详细介绍推荐系统的上述多个阶段的工作流程，以及推荐系统在电商、流媒体、社交媒体等多个行业领域的实践和用例。
结论
最后，和大家分享一些思考。
现代推荐系统复杂和多阶段的特质对每个环节的性能和效率都有很高的要求。因此，大家可以考虑在推荐系统流程中使用以下两个关键功能：
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NVIDIA Merlin 及其 Merlin Systems 库：您能够轻松插入高效的 GPU 加速向量搜索引擎 Milvus（https://github.com/milvus-io/milvus/tree/2.3.0）。
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使用 GPU 加速计算，用诸如 RAPIDS RAFT（https://github.com/rapidsai/raft）等技术来进行向量数据库索引和 ANN 搜索。
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