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- Automatisation & data
Construit en
Le client décrit le produit avec ses mots à lui
Le moteur retrouve le bon article, depuis un texte ou depuis une photo.
Le problème
Les clients décrivent un produit avec leurs mots ou envoient une photo, et l’agent doit retrouver le bon article dans le catalogue.
Ce que j’ai construit
Un service FastAPI qui produit des vecteurs texte multilingues (768d) et des vecteurs image CLIP (512d), plus des descriptions d’images, pour la recherche pgvector dans la base de la boutique.
Détails techniques
- Validation des entrées avec Pydantic v2
- Sortie CLIP gérée quelle que soit la version de transformers
- Endpoint par lot pour les embeddings en masse
Stack
- Python
- FastAPI
- sentence-transformers
- CLIP
- Florence-2
- Docker
Le résultat
Les serveurs d’embeddings répondent 503 tant que leurs modèles ne sont pas chargés, l’hébergeur ne leur envoie donc aucun trafic avant qu’ils soient prêts, et 4 variantes de conteneur s’adaptent à l’hébergement.
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