Repolode
Предложить
SakanaAI

SakanaAI/QD-Rec

Исследовательский код QD-Rec — метода quality-diversity, который развивает архив пар «объект — гипотеза» для создания разнообразных рекомендаций.

Открыть на GitHub
Звёзды
13
Форки
0
Открытые issues
0
Последний коммит
позавчера

Что это?

QD-Rec — эталонная реализация метода рекомендаций из научной статьи. Метод поддерживает архив пар, каждая из которых состоит из объекта из фиксированного набора и гипотезы на естественном языке, объясняющей, почему этот объект подходит пользователю. Новые пары добавляются по правилу «сначала новизна» и локально конкурируют с похожими записями, а объекты выбираются с помощью контекстного бандита, учитывающего разнообразие.

В репозитории есть четыре примера приложений: поиск потенциальных клиентов по общедоступным данным о персонах, рекомендации книг из поднабора Goodreads Children, поиск релевантных научных статей по спискам принятых работ конференций и выявление целей для M&A на основе таблицы компаний. В каждом приложении есть скрипты для загрузки данных, создания эмбеддингов и начального заполнения архива, а также дашборд для просмотра архивов в браузере. Все модели запускаются через OpenRouter, поэтому для proposer, judge и эмбеддингов достаточно одного API key.

В проект также входят скрипты для абляций Novelty и Novelty+Evo, использованных в сравнениях в статье. Разработчики могут адаптировать код под свою область, передав набор текстовых объектов и профиль пользователя, для которого нужно подобрать рекомендации.

Ключевые возможности

  • 01Поддерживает архив пар «объект — гипотеза» с добавлением по принципу «сначала новизна» и локальной конкуренцией.
  • 02Выбирает объекты с помощью контекстного бандита, учитывающего разнообразие.
  • 03Включает четыре примера предметных областей: клиенты, книги, научные статьи и цели для M&A.
  • 04Запускает все модели, в том числе proposer, judge и модели для эмбеддингов, через OpenRouter с одним API key.
  • 05Предоставляет браузерный дашборд для просмотра сохранённых архивов.
  • 06Поддерживает абляционные методы Novelty и Novelty+Evo для сравнения.

Сценарии использования

  • Исследователям, которые воспроизводят или развивают эксперименты из статьи о QD-Rec.
  • Командам, которые создают прототипы разнообразных рекомендаций для фиксированного каталога объектов с обоснованиями, написанными LLM.
  • Поиск релевантных научных статей по описанию исследовательских интересов в профиле.
  • Адаптация конвейера для собственной предметной области с объектами, описанными текстом.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите зависимости с помощью uv

    uv sync
  2. 2

    Создайте файл .env и добавьте OPENROUTER_API_KEY

    cp .env.example .env
  3. 3

    Скачайте персоны, затем создайте эмбеддинги и заполните архив начальными данными, используя команды из README для этих шагов

  4. 4

    Запустите QD-Rec для 100 оценок в домене Customers

    uv run python -m apps.customers.qd_rec --profile SkillForge --iterations 100

Что важно знать

  • Все вызовы моделей проходят через OpenRouter, поэтому для запуска нужен платный API-ключ.
  • Это исследовательский код, выпущенный вместе со статьёй, поэтому его настройка может быть менее отлаженной, чем у готового пакетного инструмента.

Темы

#recommender-systems#quality-diversity#llm#contextual-bandit#openrouter#research#embeddings

Частые вопросы

Что такое QD-Rec?
Исследовательский код QD-Rec — метода quality-diversity, который развивает архив пар «объект — гипотеза» для создания разнообразных рекомендаций. QD-Rec — эталонная реализация метода рекомендаций из научной статьи. Метод поддерживает архив пар, каждая из которых состоит из объекта из фиксированного набора и гипотезы на естественном языке, объясняющей, почему этот объект подходит пользователю. Новые пары добавляются по правилу «сначала новизна» и локально конкурируют с похожими записями, а объекты выбираются с помощью контекстного бандита, учитывающего разнообразие.
QD-Rec можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
QD-Rec распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
QD-Rec всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в QD-Rec — 19 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать QD-Rec?
Исследователям, которые воспроизводят или развивают эксперименты из статьи о QD-Rec. Командам, которые создают прототипы разнообразных рекомендаций для фиксированного каталога объектов с обоснованиями, написанными LLM. Поиск релевантных научных статей по описанию исследовательских интересов в профиле. Адаптация конвейера для собственной предметной области с объектами, описанными текстом.
Как установить QD-Rec?
Установите зависимости с помощью uv: uv sync Создайте файл .env и добавьте OPENROUTER_API_KEY: cp .env.example .env Скачайте персоны, затем создайте эмбеддинги и заполните архив начальными данными, используя команды из README для этих шагов Запустите QD-Rec для 100 оценок в домене Customers: uv run python -m apps.customers.qd_rec --profile SkillForge --iterations 100
Где скачать QD-Rec?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/SakanaAI/QD-Rec

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты