Bitrecs（サブネット122）は、Bittensorネットワーク上に構築されたプロトコルで、特にeコマースウェブサイト向けの商品レコメンデーションを提供します。主な機能は、{1, 2, 3} >= {1, 2}のようなシンプルなルールを使用して、オンラインショッパーに既存の商品セット（SKU）を提案することです。これは、商品ページの「類似商品」や「あなたへのおすすめ」といったおなじみのセクションとして表示されます。
このネットワークは、マイナーからの大規模言語モデル（LLM）呼び出しのコンソーシアムを活用して、顧客が興味を持つ可能性のある「最良の推測」を生成します。マイナーは、閲覧した商品、カートの内容、閲覧履歴などのショッパーコンテキストを含むクエリを受け取り、プロンプト技術（例：「Xに補完的な商品を提案してください」）を使用してパーソナライズされた提案を作成します。バリデーターは、関連性、多様性、レイテンシー、コンバージョン向上の可能性などの基準に基づいてこれらの応答を評価し、最適なレコメンデーションを選択します。実際のユーザーインタラクションからのフィードバックループにより、システムは時間の経過とともに洗練され、精度が向上し、マーチャント（特にShopifyストアオーナー）の平均注文額（AOV）が向上します。
Bitrecsは完全にオプトイン方式で、マーチャントが簡単に採用できるシンプルなプラグインを提供し、商品ページで直接サブネット推論を有効にします。この分散型アプローチにより、中央集権的なデータサイロに依存せず、スケーラブルでAI駆動のレコメンデーションが実現します。
