Bitrecs (subnet 122)는 Bittensor 네트워크 위에 구축된 프로토콜로, 전자상거래 웹사이트를 위한 제품 추천을 제공합니다. 주요 기능은 {1, 2, 3} >= {1, 2}와 같은 간단한 규칙을 사용하여 온라인 쇼핑객에게 기존 제품 세트(SKU)를 제안하는 것으로, 제품 페이지에서 "Similar to this" 또는 "You may also like"와 같은 익숙한 섹션으로 나타납니다.
네트워크는 채굴자(miners)의 대규모 언어 모델(LLM) 호출 컨소시엄을 활용하여 고객이 관심을 가질 만한 '최적의 추측'을 생성합니다. 채굴자는 조회한 제품, 장바구니 내용 또는 검색 기록과 같은 쇼핑객 컨텍스트가 포함된 쿼리를 수신하고, 프롬프트 기법(예: "X에 대한 보완 제품 추천")을 사용하여 개인화된 제안을 만듭니다. 검증자(validators)는 관련성, 다양성, 지연 시간 및 전환율 증가 가능성과 같은 기준에 따라 이러한 응답을 평가하여 최고의 추천을 선택합니다. 실제 사용자 상호작용의 피드백 루프는 시간이 지남에 따라 시스템을 개선하여 정확도를 높이고 판매자, 특히 Shopify 스토어 소유자의 평균 주문 가치(AOV)를 높입니다.
Bitrecs는 완전히 옵트인(opt-in) 방식이며, 판매자가 쉽게 채택할 수 있는 간단한 플러그인을 통해 제품 페이지에서 직접 서브넷 추론을 활성화합니다. 이 분산형 접근 방식은 중앙 집중식 데이터 사일로에 의존하지 않고 확장 가능한 AI 기반 추천을 보장합니다.
