スキルマーケットの生成的推薦システム開発
クライアント: フリーランス向けスキルマーケット運営会社
課題
ユーザー数増加に伴い、スキルと案件のマッチング精度が課題となっていました。従来のキーワード検索では意味的な類似性を捉えられず、ミスマッチが多発していました。
解決策
FastAPIとpgvectorを組み合わせたベクトル検索基盤を構築。OpenAI Embeddingsでスキルと案件をベクトル化し、コサイン類似度による意味的マッチングを実現。Elasticsearchとのハイブリッド検索で精度をさらに向上させました。
使用技術
バックエンド: Python 3.11, FastAPI
ベクトルDB: pgvector (PostgreSQL拡張)
全文検索: Elasticsearch
AI: OpenAI Embeddings API
インフラ: GCP (Cloud Run, Cloud SQL)
キャッシュ: Redis
成果
- マッチング精度が従来比60%向上
- 検索レスポンス時間200ms以下を実現
- ユーザー満足度スコアが4.2から4.7に改善
- 月間マッチング成約率が35%増加