Motore di raccomandazione musicale basato su RAG
La raccomandazione musicale si regge tradizionalmente sul segnale collaborativo: cosa hanno ascoltato gli utenti che assomigliano a te. Quel segnale è però assente proprio dove servirebbe di più — sull'album poco ascoltato, sulla nuova uscita, sull'utente appena arrivato — e su un catalogo che unisce libreria locale e streaming la coda lunga è la parte più interessante. In più una raccomandazione che non sa dire perché è stata fatta convince poco chi la musica la sceglie con attenzione.
Analisi
Ricognizione dei contenuti descrittivi disponibili sul catalogo — metadati di album, artisti e tracce, generi, relazioni fra artisti, contenuti editoriali — e valutazione della loro copertura, perché un motore che ragiona sui contenuti vale quanto i contenuti che riesce a raggiungere. Definizione, insieme al prodotto, di cosa rende buona una raccomandazione in questo contesto: che non coincide con il renderla corretta.
Soluzione
Motore di raccomandazione che indicizza i contenuti descrittivi del catalogo e recupera per similarità semantica a partire da ciò che l'utente sta ascoltando o da una richiesta in linguaggio naturale, costruendo il suggerimento sui contenuti recuperati. Poiché il recupero lavora sulle descrizioni e non sui co-ascolti, un album può essere raccomandato anche senza storico: è esattamente il punto in cui il filtro collaborativo non ha nulla da dire.
Architettura
Indicizzazione semantica di metadati e contenuti editoriali del catalogo, ricerca vettoriale per similarità, generazione vincolata agli elementi effettivamente presenti nel catalogo e disponibili all'utente — raccomandare un disco inesistente o non riproducibile è peggio che non raccomandare nulla — e tracciabilità del contenuto che ha prodotto ciascun suggerimento.
Implementazione
Avvio su un sottoinsieme del catalogo, confronto con la logica di raccomandazione già presente e valutazione con utenti reali: nella musica lo scarto fra le metriche calcolate a tavolino e le raccomandazioni che le persone accettano davvero è più ampio che altrove.
Durata
Dal kickoff al primo rilascio in produzione: circa tre mesi.
Risultati misurati
- 85% delle raccomandazioni giudicate pertinenti da utenti reali nel campione valutato
- 65% di copertura del catalogo raggiunta con la nuova logica, rispetto alla logica di raccomandazione precedente
- Raccomandazioni possibili anche su album privi di storico di ascolti, dove il segnale collaborativo non esiste
- Ogni suggerimento è riconducibile al contenuto che lo ha prodotto, quindi spiegabile invece che opaco
- Suggerimenti vincolati al catalogo effettivamente disponibile all'utente, non a titoli plausibili ma assenti
- Richieste in linguaggio naturale gestite senza dipendere da una tassonomia rigida di generi
ROI: Il valore si legge nella profondità di catalogo che l'utente riesce effettivamente a raggiungere, nella minore dipendenza dall'accumulo di storico di ascolti e nella tenuta delle raccomandazioni sulla parte nuova o meno battuta del catalogo.
Perimetro e metodo di misurazione
- Perimetro: sottoinsieme del catalogo indicizzato in avvio, esteso progressivamente al resto.
- Insieme di valutazione: raccomandazioni giudicate da persone reali, non le sole metriche calcolate a tavolino.
- Grandezze monitorate: pertinenza del suggerimento, diversità e copertura del catalogo. Vanno lette insieme perché si muovono in direzioni opposte: un motore che massimizza la pertinenza finisce per raccomandare sempre le stesse cose.
- La qualità di una raccomandazione non è accuratezza: non esiste una risposta corretta da confrontare. Per questo la valutazione richiede persone, e un insieme di prova da solo non basta a dire se il motore funziona.
- Pertinenza misurata: 85% delle raccomandazioni giudicate pertinenti dagli utenti nel campione valutato. Copertura misurata: 65% di catalogo raggiunto rispetto alla logica di raccomandazione precedente. Diversità del catalogo resta monitorata a parte e non ha, per ora, una cifra pubblicata: una pertinenza alta ottenuta raccomandando sempre gli stessi titoli non sarebbe un progresso.
Cliente: Progetto realizzato per Volumio: è il motore di raccomandazione volumio.com/