ভিডিওটি দেখার জন্য এখানে ক্লিক করুন: How to Build an AI Recommendation Engine
Introduction
আজকাল আমরা ইউটিউব বা নেটফ্লিক্সে যখন কিছু দেখি, তখন তারা আমাদের পছন্দের সাথে মিল রেখে আরও কিছু ভিডিও সাজেস্ট করে। এটাকে বলা হয় Recommendation Engine। এই ভিডিওতে মিলান জোভানোভিচ দেখিয়েছেন কীভাবে এআই (AI) এবং মঙ্গোডিবি (MongoDB) ডাটাবেস ব্যবহার করে আপনি নিজের ওয়েবসাইট বা অ্যাপের জন্য এইরকম একটি সিস্টেম বানাতে পারেন। বিশেষ করে যারা .NET ডেভেলপার, তাদের জন্য এটি দারুণ একটি টিউটোরিয়াল।
Topic 1: ভেক্টর এম্বেডিং (Vector Embedding) কী?
সিস্টেমটি বোঝার জন্য আগে জানতে হবে এআই কীভাবে টেক্সট বোঝে। এআই সরাসরি ভাষা বোঝে না, সে ভাষাকে সংখ্যায় রূপান্তর করে।
বিস্তারিত: যখন আপনি কোনো ব্লগ পোস্ট বা আর্টকেল ডাটাবেসে রাখেন, এআই একটি মডেল ব্যবহার করে সেই টেক্সটকে একগুচ্ছ সংখ্যায় (Array of numbers) রূপান্তর করে। একেই বলে Vector Embedding। এর ফলে এআই বুঝতে পারে কোন আর্টিকেলের সাথে কোনটির মিল আছে। ধরুন, দুটি আর্টিকেলই 'Docker' নিয়ে লেখা, তাহলে তাদের সংখ্যার মানগুলো কাছাকাছি হবে।
- সহজ ব্যাখ্যা (Difficult Word - Vector Embedding): মনে করুন, আপনার কাছে অনেকগুলো ফলের ছবি আছে। আপনি সেগুলোকে রঙ আর আকার অনুযায়ী আলাদা করলেন। এআই ঠিক এইভাবেই টেক্সটকে তার "অর্থের" ওপর ভিত্তি করে গাণিতিক মান দেয়, যাতে মিল খুঁজে পাওয়া সহজ হয়।
Topic 2: ডাটাবেস হিসেবে MongoDB এবং Voyage AI ব্যবহার
ভিডিওতে ডাটাবেস হিসেবে MongoDB ব্যবহার করা হয়েছে কারণ এতে 'Vector Search' করার ইন-বিল্ট সুবিধা আছে। আর এম্বেডিং তৈরির জন্য ব্যবহার করা হয়েছে Voyage 4 মডেল।
রেফারেন্স: [03:00]
বিস্তারিত: এখানে কয়েকটি মডেলের কথা বলা হয়েছে: Voyage 4 Large, Light, এবং Nano।
-
Nano: এটি খুব হালকা, যা আপনি নিজের কম্পিউটারে ডেভেলপমেন্টের সময় চালাতে পারবেন।
-
Shared Embedding Space: এর মানে হলো আপনি বড় মডেল দিয়ে ডাটা সেভ করলেন আর ছোট মডেল দিয়ে সার্চ করলেন, তবুও কাজ করবে। এতে খরচ কমে এবং গতি বাড়ে।
Topic 3: কোডিং এর মাধ্যমে এম্বেডিং জেনারেট করা
এখানে দেখানো হয়েছে কীভাবে .NET অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে একটি ব্লগের ইউআরএল (URL) থেকে কন্টেন্ট নিয়ে সেটার এম্বেডিং তৈরি করে MongoDB-তে সেভ করতে হয়।
কোড উদাহরণ:
C#
// Voyage 4 Nano মডেল ব্যবহার করে এম্বেডিং তৈরি
var articleContent = "আপনার ব্লগের লেখা এখানে থাকবে";
var embedding = await embeddingGenerator.GenerateAsync(articleContent);
// MongoDB তে সেভ করার জন্য অবজেক্ট তৈরি
var article = new Article
{
Url = "https://example.com/blog-post",
Title = "AI কীভাবে কাজ করে",
Content = articleContent,
Embedding = embedding.ToArray() // সংখ্যাগুলোকে অ্যারে হিসেবে রাখা হচ্ছে
};
await collection.InsertOneAsync(article);
ব্যাখ্যা: এই কোডটি আপনার ব্লগের লেখাকে এআই মডেলের কাছে পাঠায়। মডেলটি সেই লেখা পড়ে একগুচ্ছ সংখ্যা (Vector) ফেরত দেয়, যা আমরা পরে ডাটাবেসে সেভ করি।
Topic 4: ভেক্টর সার্চ (Vector Search) ও রেকমেন্ডেশন
আসল ম্যাজিক ঘটে এখানে। যখন কেউ একটি আর্টিকেল পড়ছে, তখন সিস্টেম তার সাথে মিল আছে এমন আরও ৩টি আর্টিকেল খুঁজে বের করে।
রেফারেন্স: [22:20]
বিস্তারিত: সার্চ করার সময় Exact Nearest Neighbor অথবা Approximate Nearest Neighbor পদ্ধতি ব্যবহার করা যায়।
-
Exact: এটি পুরো ডাটাবেস খুঁজে সবচেয়ে নিখুঁত রেজাল্ট দেয় (একটু ধীরগতি)।
-
Approximate: এটি দ্রুত কাজ করে কিন্তু মাঝেমধ্যে একদম নিখুঁত না হলেও কাছাকাছি রেজাল্ট দেয়।
ফিল্টারিং এর গুরুত্ব: [24:50] সার্চ করার সময় একটি সমস্যা হতে পারে—সিস্টেম আপনাকে ওই একই আর্টিকেল রেকমেন্ড করতে পারে যেটা আপনি এখন পড়ছেন। এটা এড়ানোর জন্য কোডে একটি 'Filter' যোগ করতে হয় যাতে বর্তমান আর্টিকেলের টাইটেল বাদ দিয়ে বাকিগুলো দেখানো হয়।
Analysis & My Thinking
কন্টেন্ট ক্রিয়েটর এখানে খুব সহজভাবে বুঝিয়েছেন যে এআই মানেই শুধু চ্যাটবট নয়, এটি দিয়ে ব্যাকএন্ডে অনেক দরকারি কাজ করা যায়।
আমার বিশ্লেষণ ও সম্ভাবনা: ১. বাস্তব প্রয়োগ: আপনি যদি একটি ই-কমার্স সাইট বানান, তবে কাস্টমার যে পণ্যটি দেখছে তার সাথে মিল রেখে 'Similar Products' দেখাতে এই প্রযুক্তি সেরা। ২. বিকল্প: MongoDB ছাড়াও Pinecone বা Milvus এর মতো স্পেশালাইজড ভেক্টর ডাটাবেস ব্যবহার করা যায়। তবে আপনি যদি অলরেডি মঙ্গোডিবি ব্যবহার করেন, তবে নতুন কিছু শেখার চেয়ে এটিই সহজ সমাধান। ৩. পরামর্শ: শুরুতে Voyage Nano বা Olama ব্যবহার করে লোকাল মেশিনে প্র্যাকটিস করা উচিত। এতে এপিআই (API) কল করার বাড়তি খরচ লাগবে না।
উপসংহার: এই সিস্টেমটি ব্যবহার করে আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশনে ইউজারের পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সাজেস্ট করতে পারবেন, যা ইউজারকে আপনার প্ল্যাটফর্মে বেশিক্ষণ ধরে রাখতে সাহায্য করবে। Stay Awesome!
[
How to Build an AI Recommendation Engine (That Actually Works)
Milan Jovanović · 5.6K views
](http://www.youtube.com/watch?v=gBCtUifA9-I)
মন্তব্যসমূহ
একটি মন্তব্য পোস্ট করুন
আপনার সমস্যাটি কমেন্ট করে আমাদের জানান :-d