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T-Brain aprende de la información de tus productos y de la actividad de los compradores. Puedes subir datos desde tus sistemas existentes o, si eres cliente de Topsort, usar conjuntos de datos que ya están sincronizados desde Topsort. Para empezar, proporciona tu catálogo y al menos un mes de historial de eventos, incluidas todas las compras y los clics e impresiones de productos pagados.

Tipos de conjuntos de datos

Un conjunto de datos es una colección con nombre que se usa para entrenar un modelo. T-Brain admite tres tipos de conjuntos de datos: Puedes nombrar los conjuntos de datos para distinguir su propósito u origen, como products-main-store o events-september.

Subir datos

  1. Ve a Data.
  2. Haz clic en Add dataset.
  3. Selecciona Categories, Products o Events.
  4. Ponle un nombre al conjunto de datos.
  5. Sube tus archivos Parquet y sigue las instrucciones.
T-Brain muestra la estructura requerida para cada tipo de conjunto de datos y verifica que tus archivos la cumplan. Las tablas siguientes explican las columnas que aparecen en los requisitos de carga. Los campos marcados como Required deben completarse. Los demás aportan información de producto, relaciones o contexto necesario para tu caso de uso.

Categories

Las cargas de categorías son instantáneas. Cada carga debe contener el conjunto completo de categorías. Cuando se proporciona un path, su último segmento debe ser igual a category_id. Por ejemplo, una categoría con ID air-fryers podría tener el path home.kitchen.air-fryers. Los segmentos del path pueden contener letras, números, guiones bajos y guiones. El path puede ser null para una categoría raíz o un catálogo sin jerarquía.

Products

Las cargas de productos son instantáneas. Cada carga debe contener el conjunto completo de productos. Aunque solo product_id es estructuralmente obligatorio, incluye información descriptiva cuando esté disponible para que el modelo tenga información útil sobre tus productos.

Events

Proporciona al menos un mes de historial de eventos. Incluye todas las compras, no solo las compras atribuidas a la publicidad, más los clics e impresiones de productos pagados. Los eventos deben incluir un identificador de comprador consistente para poder conectar las interacciones y las compras. En el conjunto de datos, este identificador se guarda en user_id y debe mantenerse estable entre sesiones y días. Las cargas de eventos son aditivas, lo que permite añadir actividad de períodos adicionales.

Tipos de evento admitidos

Mantén los identificadores consistentes

Usa identificadores exactos y consistentes entre conjuntos de datos:
  • El product_id de un evento debe coincidir con el product_id del conjunto de datos de productos.
  • Los valores de category_ids de un producto deben coincidir con el category_id de los registros de categoría.
  • Usa el mismo user_id para el mismo comprador en interacciones y compras.
  • Da a cada línea de compra un event_id único y usa order_id para agrupar las líneas del mismo pedido.

Actualizar un conjunto de datos subido

En Data, haz clic en Add Files junto al conjunto de datos que quieres actualizar. Para productos y categorías, proporciona una instantánea completa. Para eventos, añade los nuevos registros de eventos. Cuando el conjunto de datos esté actualizado, vuelve a entrenar cualquier modelo que deba aprender de la información actualizada. Añadir archivos no actualiza automáticamente un modelo ya entrenado.

Usar conjuntos de datos sincronizados de Topsort

Si eres cliente de Topsort, ya habrá tres conjuntos de datos disponibles:
  • Topsort-categories
  • Topsort-products
  • Topsort-events
Estos conjuntos de datos se actualizan en tiempo real. Puedes seleccionarlos al crear una tarea en lugar de subir tú la misma información. Las actualizaciones en tiempo real de los conjuntos de datos no reentrenan automáticamente los modelos desplegados.

Entrenar con tus conjuntos de datos

Ve a Tasks, elige qué quieres que haga el modelo y selecciona los conjuntos de datos relevantes. Por ejemplo, una tarea de ranking de productos usa productos y eventos. Inicia el entrenamiento, sigue el progreso en Training y revisa la calidad del modelo en Evals antes del despliegue.

Privacidad y acceso a los datos

Tus datos subidos y tus modelos con fine-tuning están aislados por minorista. Las políticas de retención y eliminación se pueden configurar según tus requisitos. Habla con un representante de ventas de Topsort para coordinar el acceso. La documentación de la API está disponible bajo solicitud, incluidos la autenticación, los formatos de solicitud y respuesta, la latencia y los límites de tasa.