电商推荐系统实战：PGVECTOR+PostgreSQL全方案

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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

构建一个电商产品推荐系统Demo。要求：1) 模拟生成1000个产品数据，每个产品有名称、描述和特征向量；2) 使用PGVECTOR存储和查询产品向量；3) 实现基于用户浏览历史的推荐逻辑；4) 创建简单的产品展示和推荐结果页面；5) 添加点击反馈机制优化推荐。使用Django框架，数据库用PostgreSQL+PGVECTOR。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个电商推荐系统的项目，尝试了用PGVECTOR+PostgreSQL的方案，效果出乎意料地好。这里记录下整个实现过程，希望能给有类似需求的同学一些参考。

1. 数据准备阶段 首先需要模拟生成产品数据。我创建了1000个虚拟商品，每个商品包含名称、描述和特征向量三部分。特征向量是用预训练模型生成的，把商品描述文本转换为384维的向量。这里有个小技巧：可以先用Python的faker库生成商品名称和描述，然后用sentence-transformers模型来生成向量。

2. 数据库设计 在PostgreSQL中创建了products表，除了常规的id、name、description字段外，关键是要添加一个vector类型的字段来存储特征向量。PGVECTOR插件提供了专门的向量类型和相似度计算函数，安装插件后就能直接使用。记得要给vector字段创建索引，这样查询时才能高效。

3. 推荐逻辑实现 核心推荐逻辑分为两部分：基于内容的推荐和协同过滤。当用户浏览某个商品时，系统会：

4. 取出该商品的特征向量
5. 用PGVECTOR的相似度查询找出最相似的10个商品
6. 结合用户历史浏览记录进行加权排序

7. 返回推荐结果

8. 前端展示 用Django模板做了简单的展示页面，顶部显示当前浏览的商品详情，下方是推荐商品列表。每个推荐商品都有图片、名称和价格，点击后又会触发新的推荐。

9. 反馈优化 为了提升推荐准确度，增加了点击反馈机制。每次用户点击推荐商品时，都会记录这个行为，并用来调整后续的推荐权重。比如连续点击了某个类目的商品，后续就会推荐更多同类商品。

实现过程中遇到几个关键点： - 向量索引的配置很关键，PGVECTOR支持多种索引类型，要根据数据量选择合适的 - 相似度计算可以用内积、余弦相似度等不同方法，效果会有差异 - 前端需要做好加载状态处理，因为向量查询可能比普通查询稍慢 - 用户行为数据的收集要实时更新推荐模型

整个项目在InsCode(快马)平台上开发和部署特别方便，不用操心环境配置，写完代码直接就能运行。特别是PGVECTOR这种需要特殊扩展的数据库，平台已经预装好了，省去了很多安装调试的时间。

实际体验下来，PGVECTOR的方案有几个明显优势： 1. 推荐质量不错，特别是当商品描述文本质量高时 2. 实现简单，不需要维护复杂的推荐算法服务 3. 可以直接用SQL查询，调试方便 4. 性能足够应对中小规模的电商场景

当然也有局限，比如当商品数量特别大时可能需要考虑分片，或者结合其他推荐算法。不过对于大多数电商项目来说，这个方案已经能很好地满足需求了。

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