智慧建議架構
智慧建議是一種超可j擴充和可調整的無周邊 Microsoft Azure 服務，很容易上線，並開始使用零程式碼整合。
服務流程
智慧建議有兩個整合點：
- 使用 Microsoft Azure Data Lake Storage 在後端讀取客戶資料
- 前端服務提供體驗，透過安全的 HTTPS 端點向用戶端展示建議結果
所有適用於智慧建議機器學習的資料 (例如專案目錄、可用性以及其他中繼資料和互動 (交易)) 都是在 Data Lake Storage 檔案系統中建構，並以安全方式共用。
在服務的另一端，用戶端應用程式會呼叫智慧建議 API 來取得個人化或建議的內容。
如需 Data Lake Storage 的詳細資訊，請前往 Azure Data Lake Storage Gen2 簡介。
重要
智慧建議不會在您部署服務執行個體所在地區以外的地方儲存或處理客戶資料。
步驟 1：攜帶您自己的資料
智慧建議沒有授權先決條件。 我們符合規範的解決方案可確保所有公司資料都保留在定義的客戶地區。 您可將其連接至您公司的 Data Lake Storage 帳戶。
| 資料類型 | 名稱 |
|---|---|
| 目錄 | 有關智慧建議推薦的項目、內容及其他一般服務的一般資訊。 |
| 使用者互動 | 智慧建議模型從中學習和用於預測未來互動的使用者與項目間互動。 使用者互動範例包括按一下資料流、購買項目、下載、按讚和檢視表。 |
步驟 2：執行 AI-ML 服務
結構化並共用資料，且開始執行智慧建議服務執行個體之後，「Cookie」程序會開始。 根據業務需求和案例對資料進行處理和建模。 您可以檢查輸出記錄檔，確保一切順利執行，以監視進度。
有了可擴充的架構，公司就有能力引入更多商務規則，並管理建議模型的多個執行個體。 這多個執行個體對實驗或建立包含不同訊號的使用案例非常有幫助。
步驟 3：呼叫 API 以隨處使用結果
我們的解決方案使用簡單的建議 API 建立可擴充、可自訂的體驗，在全通路平台上整合良好。
此解決方案提供即時篩選和重新整理過的項目結果順序，以及任何清單的個人化。
如需範例，請移至範例支援的案例。 如需 API 資訊，請移至智慧建議 API。
免費試用
您可以使用一個模型、一個 RPS 帳戶來免費試用智慧建議三個月。 如需詳細資訊，請參閱快速入門手冊。