基于PAI-FeatureStore的LLM embedding功能,结合通义千问大模型,可通过以下链路实现对物品标题、内容字段的离线和在线特征管理。

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本文介绍了基于PAI-FeatureStore和通义千问大模型的LLM embedding功能,实现物品标题、内容字段的离线与在线特征管理。核心内容包括:1) 离线特征生产(MaxCompute批处理),通过API生成Embedding并存储;2) 在线特征同步,实时接入数据并更新Embedding至在线存储;3) Python SDK代码示例解析;4) 关键步骤说明,如客户端初始化、参数配置等;5) 最佳实践,涵盖性能优化、数据一致性及异常处理;6) 应用场景示例,如推荐系统和搜索排序。该方案支持端到端文本特征管理,满足多种语义理解需求。

基于PAI-FeatureStore的LLM embedding功能,结合通义千问大模型,可通过以下链路实现对物品标题、内容字段的离线和在线特征管理。以下是核心实现逻辑与代码示例解析:


一、功能实现链路

1. 离线特征生产(MaxCompute批处理)

  • 数据源配置:通过MaxCompute数据源注册物品属性表(如标题、内容字段)。
  • 特征视图定义:在PAI-FeatureStore中创建特征视图(FeatureView),配置通义千问的LLM embedding模型参数(如模型名称、API Key)。
  • 批量计算:利用PAI作业调度,分批次调用通义千问API生成文本的Embedding向量,并存储至离线数据源(如MaxCompute表)。

2. 在线特征同步

  • 实时数据接入:通过DataHub接收新物品数据流,触发Flink任务。
  • 动态更新:实时调用通义千问API生成Embedding,通过PAI-FeatureStore的Flink Connector写入在线存储(如FeatureDB或Hologres)。
  • 服务调用:在线服务(如推荐系统)通过SDK查询实时Embedding特征,用于相似性检索或排序。

二、Python SDK代码示例解析

具体参考:https://help.aliyun.com/zh/pai/use-cases/featurestore-llm-embedding-best-practices


三、关键步骤说明

  1. 客户端初始化
    通过FeatureStoreClient配置鉴权信息(AccessKey、STS Token)和区域 endpoint,确保安全访问。
  2. 数据源与特征视图配置
  • 使用MaxComputeDataSource定义离线数据源,指定输入表及字段(如item_id, title, content)。
  • 通过get_feature_view获取或创建特征视图,定义特征生产逻辑(如LLM embedding配置)。
  1. LLM embedding参数配置
  • model_name:指定通义千问模型(如text-embedding-v4)。
  • api_key:通义千问API密钥(需从阿里云控制台获取)。
  • max_tokensconcurrency:根据模型限制调整输入长度和并发量。
  1. 特征生产与同步
  • 调用start_sync启动批处理任务,将文本字段转换为Embedding向量并存储至离线数据源。
  • 实时场景中,可通过Flink任务结合SDK实现动态更新。

四、最佳实践

  1. 性能优化
  • 分批次处理:离线场景建议每批次处理10-100条数据,平衡效率与资源消耗。
  • 缓存机制:在线服务可启用内存缓存(如EasyRec Processor),减少实时查询延迟。
  1. 数据一致性
  • 确保离线训练与在线推理使用同一特征版本,避免因模型参数或数据源差异导致偏差。
  1. 异常处理
  • 在SDK调用中捕获API超时或权限错误,实现重试机制(如try-except块)。

五、应用场景示例

  • 推荐系统:通过物品标题/内容的Embedding向量,计算相似性得分,实现“猜你喜欢”功能。
  • 搜索排序:在Elasticsearch召回结果后,结合Embedding向量进行二次排序,提升精准度。

通过上述链路,PAI-FeatureStore实现了从文本到Embedding的端到端管理,支持离线批处理与在线实时更新,满足推荐、搜索等场景的语义理解需求。

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