Skip to content

Gifty Recommendation Engine: The Semantic Bridge (Семантический Мост)

Философское ядро: Мы не рекомендуем товары. Мы рекомендуем смыслы, упакованные в товары.

Этот документ описывает архитектуру системы рекомендаций Gifty. В отличие от традиционных систем коллаборативной фильтрации (которые сопоставляют User-to-Item), Gifty использует архитектуру Семантического Моста (User -> Psychology -> Concept -> Item).

1. Высокоуровневая архитектура

Система состоит из трех отдельных слоев, которые преобразуют абстрактное намерение пользователя в конкретные товары, доступные для покупки.

graph TD User["Ввод пользователя"] -->|Квиз + Контекст| Profiler subgraph "Слой 1: Профайлер (The Profiler)" Profiler["Психологический Профайлер"] -->|Векторы GUTG| ProfileState["Состояние Профиля"] Meta["Мета-Контекст"] -->|"Фильтры: Усилия, Время, Цель"| ProfileState end subgraph "Слой 2: Движок Концептов (The Concept Engine)" ProfileState -->|Топ Gaps| DHG["Динамический Генератор Гипотез (LLM)"] DHG -->|Генерирует| Cloud["Облака Гипотез"] Cloud -->|Фильтрация| Portfolio["Портфельный Менеджер"] end subgraph "Слой 3: Закупщик (The Procurer)" Portfolio -->|Поисковые запросы| VectorDB[("PgVector Product DB")] VectorDB -->|Находит| Candidates Candidates -->|Ранжирование| Scorer end Scorer -->|Выдача| Feed["Smart Feed UI"] Feed -->|Действие пользователя| ActiveLearning["Active Learning Loop"] ActiveLearning -->|Обратная связь| Profiler

2. Слой 1: Профайлер (Анализ ввода)

Цель: Преобразовать сырой ввод пользователя в Вероятностный Профиль.

Профайлер не ищет ключевые слова вроде "гитара". Он ищет психологические векторы.

2.1. Вектор GUTG

Намерение пользователя мапится на 5 измерений "Grand Unified Theory of Gifting". * Результат: Распределение вероятностей, например {Mirror: 0.6, Optimizer: 0.3, Catalyst: 0.1, Anchor: 0.0, Permission: 0.0}.

2.2. Мета-Контекст

Вопросы о процессе дарения, а не о получателе. Они действуют как Жесткие Фильтры и Множители Ранжирования.

Переменная контекста Определение Влияние на архитектуру
Relationship (Отношения) Кто это? (Партнер, Босс) Веса: "Босс" убивает Anchor (слишком интимно), бустит Optimizer.
Effort Level (Уровень усилий) Своими руками vs "Купить сейчас" Фильтрация: "Низкие усилия" скрывают сложные DIY наборы из Catalyst.
Gifting Goal (Цель подарка) Впечатлить vs Забота vs Протокол Бустинг: "Впечатлить" бустит Mirror/Permission. "Забота" бустит Optimizer.
Session Mode (Режим сессии) Быстрое решение vs Глубокий поиск Процесс: "Быстро" пропускает глубокие уточнения, показывает надежные варианты (Safe Bets).
Timeline (Сроки) Завтра vs Месяц Фильтрация: "Завтра" скрывает товары с долгой доставкой/кастомизацией.

3. Слой 2: Движок Концептов (Мозг системы)

Цель: Генерировать "Облака Гипотез" — кластеры абстрактных идей, которые служат мостом между психологией и товарами.

3.1. Динамическая Генерация Гипотез (DHG)

Мы не поддерживаем статическое дерево категорий. Мы используем LLM или кэшированные кластеры для генерации гипотез на лету.

Пример потока:

  1. Ввод: Пользователь говорит "Любит Гитару".
  2. Экспансия DHG: Движок не просто ищет "гитара". Он расщепляет концепт по осям GUTG:
    • Гипотеза A (Catalyst): "Начинающая рок-звезда" (Нужно: Обучающие материалы, стартовые наборы).
    • Гипотеза B (Optimizer): "Гик звука" (Нужно: Дорогие струны, уход за педалбордом, наборы для чистки).
    • Гипотеза C (Mirror): "Фанат" (Нужно: Биографии, винил, мерч групп).
  3. Результат: Теперь у нас есть 3 отличных "Облака" поисковых запросов.

3.2. Портфель Гипотез (Стратегия Слоттинга)

Мы никогда не показываем однородную ленту. Мы используем Портфельную Стратегию для баланса между Исследованием (Exploration) и Использованием (Exploitation). Лента строится с использованием Слотов.

Алгоритм Слоттинга:

  • Слот 1: Надежная ставка (High Confidence). Прямое попадание из Профайлера. (напр., Mirror: Фанат Гитары).
  • Слот 2: Эмоциональный Пивот. Другой психологический угол. (напр., Anchor: "Зафреймить ваше лучшее совместное фото").
  • Слот 3: Практическое решение. Чистая польза. (напр., Optimizer: "Апгрейд его утреннего кофе").
  • Слот 4: Джокер (Wildcard). Случайная догадка с высокой энтропией для проверки нового вектора. (напр., Permission: "Массажный пистолет").

4. Слой 3: Закупщик (Исполнение)

Цель: Найти лучшее физическое доказательство (Товар) для абстрактной Идеи.

  1. Ввод: Конкретная Идея Подарка (напр., "Набор для ухода за гитарой").
  2. Поисковые запросы: ["guitar cleaning kit", "string winder", "fretboard oil"].
  3. Векторный Поиск: Запрос в пространство эмбеддингов товаров pgvector.
  4. Фильтрация: Применение Бюджета, Мета-Контекста (Усилия) и Негативных Ключевых слов.
  5. Выбор: Выбор "Товара-Героя" + 2 Альтернативы.

5. Протокол Извлечения (Active Learning)

Это "Метод Сократа" движка. Он превращает систему из поисковика в интервьюера.

5.1. Система "Зондов" (Probes)

Зонд (Probe) — это вопрос или взаимодействие, предназначенное для коллапса волновой функции намерения пользователя.

Типы Зондов:

  1. Бинарная Развилка (В ленте):
    • Контекст: У нас есть "Гитара", но мы не знаем уровень навыка.
    • Зонд: "Он новичок, который учится играть, или профи с кучей оборудования?"
    • Действие: [Новичок] -> Буст Catalyst. [Профи] -> Буст Optimizer.
  2. Прорыватель Тупика (Dead-End Breaker):
    • Контекст: Пользователь пролистал 10 товаров без взаимодействия.
    • Зонд: "Давай сменим тему. Что он ненавидит делать? (Уборка, Готовка, Дорога?)"
    • Действие: Инвертировать поиск для решения конкретной боли.
  3. Проверка Ценностей:
    • Контекст: Выбор между практичным и веселым предметом.
    • Зонд: "Ты хочешь быть полезным или запоминающимся?"

5.2. Петля Обратной Связи (Явное важнее Неявного)

Доверять "времени остановки" (dwell time) слишком рискованно для подарков. Нам нужна Явная Обратная Связь для точной калибровки движка.

Модель Взаимодействия: 1. ❤️ Добавить в Шорт-лист (Сильный Позитив): * Значение: "Это направление верное". * Действие: Значительно повысить веса этой оси GUTG. Генерировать больше гипотез в этом кластере. 2. ❌ Дизлайк/Скрыть (Сильный Негатив): * Значение: "Неверный путь". * Действие: Забанить эту конкретную гипотезу. * Уточнение: "Протокол 'Почему?'". Иногда спрашивать почему это было отвергнуто: * Вариант: "Слишком дорого" -> Обновить ограничение бюджета. * Вариант: "Скучно" -> Переключиться с Optimizer на Catalyst/Mirror. * Вариант: "Не их стиль" -> Инвертировать текущие теги Aesthetic. 3. 🤔 Не уверен (Триггер Зонда): * Значение: "Неоднозначно". * Действие: Запустить конкретный Вопрос-Зонд (напр., "Это прикольно, но бесполезно?").

Эффект Шорт-листа: По мере того как пользователь собирает шорт-лист, Профиль действует как "Центр Масс" выбранных предметов. Мы используем шорт-лист для переранжирования оставшейся ленты в реальном времени.

6. Пример Пользовательской Сессии (Поток)

Шаг 1: Установка (Квиз)

  • Пользователь: "Парень, 30, IT Специалист. Любит Готовить."
  • Профайлер:
    • База: Optimizer: 0.3, Mirror: 0.3.
    • Контекст: Отношения: Партнер -> Буст Anchor.

Шаг 2: DHG (Генерация Гипотез)

  • Система расширяет "Готовка" + "IT":
    • H1 (Optimizer/Tech): "Прецизионная Кулинария" (Су-вид, умные термометры).
    • H2 (Permission/Taste): "Редкие Ингредиенты" (Трюфельное масло, выдержанный бальзамик).
    • H3 (Catalyst/Skill): "Мастерство" (Точильные камни, набор молекулярной кухни).

Шаг 3: Портфельная Лента (Первые 4 Карточки)

  1. Карточка 1 (Optimizer): "Апгрейд его кухонных гаджетов" (Умный термометр для мяса).
  2. Карточка 2 (Anchor): "Свидание с готовкой" (Набор для пасты на двоих).
  3. Карточка 3 (Permission): "Униформа Шефа" (Кастомный фартук).
  4. Карточка 4 (Wildcard): "Расслабление после работы" (Массажер).

Шаг 4: Взаимодействие (Зонд)

  • Пользователь завис на Карточке 1 (Термометр), но не кликает.
  • Системный Зонд: "Он любит гаджеты или предпочитает олдскульные ручные инструменты?"
  • Пользователь: "Гаджеты."

Шаг 5: Уточнение

  • Обновление Профайлера: Optimizer ++, Tech ++. Old-school --.
  • Новая Лента: Су-вид, Вакууматор, Bluetooth щуп для барбекю. (Идея "Anchor" сдвигается вниз).

7. Модели Данных

Гипотеза (The Hypothesis)

Промежуточная структура данных между Намерением Пользователя и Товаром.

{
  "id": "cooking_precision_tech",
  "title": "Precision Cooking Lab",
  "gutg_axis": "Optimizer",
  "gutg_subtype": "Upgrade",
  "reasoning": "Он в IT, поэтому, скорее всего, ценит точность и контроль.",
  "search_queries": ["sous vide", "smart thermometer", "precision scale"],
  "validation_question": "Does he treat cooking as an art or a science?"
}

Состояние Пользователя (The User State)

{
  "session_id": "xyz",
  "gutg_weights": {
    "mirror": 0.2,
    "optimizer": 0.6,
    "permission": 0.2
  },
  "meta_context": {
    "effort": "low",
    "goal": "impress"
  },
  "active_hypotheses": ["cooking_precision_tech", "smart_home"],
  "rejected_hypotheses": ["cooking_aprons"]
}