要为电商向量系统构建 MLOps 流水线，首先设计一个集成数据处理、模型训练、部署和监控的工作流程，以满足向量用例（如推荐或搜索）的需求。该流水线应自动化重复性任务，确保可重现性，并处理高维数据的独特挑战。重点关注三个核心阶段：数据准备和向量化、模型训练和部署，以及带有反馈循环的持续监控。
首先，建立一个数据流水线来处理电商数据（商品描述、用户交互、图片）并将其转换为向量。使用 Apache Spark 或 Pandas 等工具进行原始数据的清洗和转换。对于向量化，采用嵌入模型（如 Sentence-BERT 用于文本，ResNet 用于图片），并将输出存储到向量数据库中，例如 FAISS 或 Pinecone。使用 Airflow 或 Prefect 等工具自动化此过程，以便在新数据到达时安排更新。例如，可以每晚对商品描述进行向量化处理，以反映库存变化。使用 DVC (Data Version Control) 等工具对数据集和嵌入进行版本控制，以跟踪随时间的变化。由于电商平台通常处理数百万个动态变化的商品，此阶段必须处理可扩展性问题。
接下来，构建模型训练和部署流水线。使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架训练利用向量的模型，例如使用协同过滤或最近邻搜索的推荐系统。使用 Docker 对模型进行容器化，并使用 Kubernetes 或 AWS Lambda 等无服务器平台进行部署，以实现可扩展性。实施 A/B 测试以比较新模型版本与现有版本——例如，测试新嵌入模型对点击率的影响。使用 MLflow 或 Kubeflow 跟踪实验并管理模型版本。对于实时推理，将向量数据库集成到您的 API 层（例如 FastAPI）中，以便高效地获取相似商品。通过优化向量搜索索引和缓存频繁查询来确保低延迟响应。
最后，建立监控和反馈循环。使用 Prometheus 或 ELK Stack 等工具跟踪模型性能指标（准确率、延迟）和业务关键指标（转化率）。监控数据漂移——例如，检测可能降低推荐质量的用户行为模式变化。记录用户交互（例如，点击推荐商品）以使用新数据重新训练模型。根据阈值（例如，推荐准确率下降 10%）自动化重新训练触发器。使用 Feast 等特征库一致地管理实时和批处理数据输入。例如，如果出现新的商品类别，流水线应检测其在推荐中的代表性不足，并触发模型更新。定期审计系统是否存在偏差，例如过度推荐高利润商品，并根据需要调整训练数据或模型逻辑。