Bitrecs (subred 122) es un protocolo construido en la red Bittensor que impulsa recomendaciones de productos específicamente para sitios web de comercio electrónico. Su función principal es sugerir conjuntos de productos existentes (SKUs) a compradores en línea usando reglas simples como {1, 2, 3} >= {1, 2}, que aparecen como secciones familiares como "Similar a esto" o "También te puede gustar" en las páginas de producto.
La red aprovecha un consorcio de llamadas de modelos de lenguaje grande (LLM) de mineros para generar una 'mejor suposición' de lo que un cliente podría estar interesado. Los mineros reciben consultas con el contexto del comprador, como productos vistos, contenido del carrito o historial de navegación, y usan técnicas de prompting (ej., "Sugerir productos complementarios a X") para crear sugerencias personalizadas. Los validadores luego evalúan estas respuestas basadas en criterios como relevancia, diversidad, latencia y potencial para aumentar conversiones, seleccionando las mejores recomendaciones. Los bucles de retroalimentación de interacciones reales de usuarios refinan el sistema con el tiempo, mejorando la precisión y aumentando el valor promedio del pedido (AOV) para los comerciantes, especialmente dueños de tiendas Shopify.
Bitrecs es completamente opcional, con un complemento simple que los comerciantes pueden adoptar fácilmente para habilitar la inferencia de subred para predicciones directamente en sus páginas de producto. Este enfoque descentralizado garantiza recomendaciones escalables impulsadas por IA sin depender de silos de datos centralizados.
