में पार्ट 1 हम तत्व को कवर करते हैं: PII के बिना पारदर्शी खण्ड। पार्ट 2 सत्र प्रोफाइल, संकेत तथा खण्ड परिभाषाओं को कवर करता है.

पर पहले: आप कभी असली ग्राहक डाटा को छू के बिना इस में से किसी को कैसे मान्य है?

इस श्रंखला के लिए मैं स्थानीय रूप से एक संपूर्ण रसायनीय आकृति तैयार करता हूं:

• उत्पाद कैटालॉग (नाम, विवरण, टैग, कीमत)
• अज्ञात “सर्वोभ ” / व्यक्तिेस (सामान्यतया + संकेत)
• उत्पाद छवि (और प्रोफ़ाइल चित्र) कॉम ffyUI के द्वारा (और प्रोफ़ाइल चित्र)
• वैकल्पिक डीबी आयात ताकि वास्तविक एप्पल इसके विरुद्ध चला सके

यह उन लोगों में से एक है जो “ऐसा लगता है कि नकल करने के काम में लगे हुए हैं: आप यथार्थवादी साबित होते हैं, आप उन्हें किसी भी समय फिर से ठीक कर सकते हैं, और आप PII को अपने पर्यावरण में कभी नहीं प्रस्तुत करते ।

स्थानीय सिंथिक डाटा इतना शक्‍तिशाली क्यों है

यदि आप खण्ड बनाना चाहते हैं / व्यक्‍तिगतकरण, तो आपको ऐसे डेटासेटों की ज़रूरत है जो:

• बेकार के विचारों को तोड़ने के लिए पर्याप्त परिवर्तन करें
• साझा करने के लिए सुरक्षित हैं ( कोड, जांच, डेमो)
• फिर से तुलना करें (इसलिए आप मॉडल परिवर्तनों की तुलना कर सकते हैं)

असली डेटा विपरीत है: संवेदनशील, गड़बड़ी, चारों ओर चलने के लिए कठिन, और ऐतिहासिक भेदभाव से भरा हुआ ।

सिंथिक डाटा आपको तीन सुपर शक्‍तियाँ देता है:

1. तीव्र गति: खण्डिस्टमेंट तर्क, रीग्रेसिव, री- रन बदलें.
2. हार्डिंगआप एक छोटे से dev डाटासेट में नहीं देखेंगे अजीब लंबा व्यवहार सिमुलेट करें.
3. गणना किया जा रहा है: आप कर सकते हैं प्रत्येक उत्पन्न फ़ील्ड का निरीक्षण करें और अपने "मुझे दिखाओ कि यह कैसे हो रहा है" यूआई सच है।

flowchart LR
    Taxonomy[gadget-taxonomy.json] --> Gen[SampleData generator]
    Gen --> Products[products.json]
    Gen --> Profiles[profiles.json]
    Gen --> Images[images/*]
    Products --> Import[Import into Postgres]
    Profiles --> Import

    style Taxonomy stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style Gen stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style Import stroke:#2f9e44,stroke-width:3px

औजार (असल में क्या रनता है)

दिल दहलानेवाली ज़िंदगी Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData.

यह अनजाने में “खरा ” नहीं है ।

• ओलमाjapan. kgm संरचनाित JSON पीढ़ी के लिए (लोएलएम).
• सा. यु. (प्रयोगीय डिफ़्यूशन) उत्पाद फोटोग्राफी- शैली छवियों के लिए.
• ए कर्सनमी JSON जो आउटपुट कोर (टाइप, प्रकार, विविधता, मूल्य सीमाओं) बनाए रखता है ।

विन्यास रात को तार दिया गया है ताकि आप इसे वातावरण चर के माध्यम से ड्राइव कर सकें:

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Program.cs
var configuration = new ConfigurationBuilder()
    .SetBasePath(AppContext.BaseDirectory)
    .AddJsonFile("appsettings.json", optional: true)
    .AddEnvironmentVariables("SAMPLEDATA_")
    .Build();

क्विक- प्रारंभ

जनक के साथ आप आम तौर पर तीन स्थानीय सेवाओं को चलाते हैं:

flowchart LR
    CLI[SampleData CLI] --> Ollama["Ollama
    http://localhost:11434"]
    CLI --> Comfy["ComfyUI
    http://localhost:8188"]
    CLI -. optional .-> DB[(Postgres)]

    style CLI stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style Ollama stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style Comfy stroke:#2f9e44,stroke-width:3px
    style DB stroke:#fab005,stroke-width:3px

सहेजेंसी रूट से जेनरेटर चलाएँ:

dotnet run --project Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData -- status

फिर डाटासेट बनाएँ:

# v1 generator: taxonomy + optional Ollama + optional ComfyUI
# Writes ./Output/products.json, ./Output/profiles.json, ./Output/images/...
dotnet run --project Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData -- generate --count 20

उपयोगी स्विचः

# No LLM calls, taxonomy only
dotnet run --project Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData -- generate --no-ollama

# No ComfyUI images
dotnet run --project Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData -- generate --no-images

# Write into Postgres (uses configured connection string)
dotnet run --project Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData -- generate --db

टीप: यदि कॉमfyUI उपलब्ध नहीं है, तो v1 जेनरेटर screr छवियों को रखने के लिए वापस गिर जाता है (यह उपयोग करता है) picsum.photosताकि मार्ग “पूरी तरह से ऑफ़लाइन ” न हो। और यदि आप निश्चित रूप से चाहते हैं, तो दौड़-धूप कर सकते हैं --no-images.

वी2 जेनरेटर: ग्राहक सीधे उत्पादों को छोड़ने का आदेश देते हैं

एक नया जनक कमांड भी है (.gen) कि एक और पूर्ण रूप से तैयार करता है "मार्केट" डाटासेट:

# v2 generator
# Writes dataset.json plus sellers/products/customers/orders split files
dotnet run --project Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData -- gen --sellers 50 --products 20 --customers 1000

यह एक बहु-पौशीय के रूप में बनाया गया है:

flowchart LR
    A[Sellers] --> B[Products]
    B --> C[Customers]
    C --> D[Orders]
    D --> E[Embeddings]

    B -. optional .-> I[ComfyUI images]

    style A stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style B stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style C stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style D stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style E stroke:#2f9e44,stroke-width:3px
    style I stroke:#2f9e44,stroke-width:3px

और आप कोड में सीधे उन चरणों को देख सकते हैं:

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Services/DataGenerator.cs
// 1. Generate Sellers
// 2. Generate Products for each seller
// 3. Generate Customers
// 4. Generate Orders (with fake checkout data via Bogus)
// 5. Generate embeddings for all entities

फ़िंगिंगिंग्स (स्थानीय पर, पहले रन के बाद कैश्ड)

वी2 जनक एम्बेडिंग की गणना NNX मॉडल के प्रयोग से कर सकते हैं (डिफ़ॉल्ट: all-MiniLM-L6-v2. पहली बार जब आप इसे चलाते हैं, यह मॉडल को डाउनलोड करता है और आपके आउटपुट फ़ोल्डर में वीडियोबत्ती डाउनलोड करता है.

इसका मतलब है:

• प्रथम चलाने के लिए नेटवर्क एक्सेस की जरूरत है (पंक्तिल डाउनलोड डाउनलोड)
• हमेशा के लिए दौड़ स्थानीय और तेजी से कर रहे हैं
• यदि आप चाहते हैं कि “कभी कोई नेटवर्क नहीं," चलाए --no-embeddings

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Services/EmbeddingService.cs
private const string ModelUrl = "https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2/resolve/main/onnx/model.onnx";
private const string VocabUrl = "https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2/resolve/main/vocab.txt";

// Download model if not exists
if (!File.Exists(_config.ModelPath))
{
    await DownloadFileAsync(ModelUrl, _config.ModelPath, ct);
}

हम कैसे तैयार कर सकते हैं "एल-च्ड" उत्पाद (JOSA) उत्पाद (JLANA)

उत्पाद पीढ़ी प्रायोगिक जानबूझकर सख्त है:LM केवल JSON के साथ ही, एक अंतर्निर्मित JSON स्कीमा उदाहरण के साथ वापस आना चाहिए.

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Services/OllamaProductGenerator.cs
return $"""
    You are a product catalog generator for an e-commerce store. Generate {count} unique, realistic product listings for the \"{category.DisplayName}\" category.

    Category description: {category.Description}
    Example products in this category: {category.ExampleProducts}
    Price range: £{category.PriceRange.Min:F2} - £{category.PriceRange.Max:F2}

    For each product, provide:
    1. A compelling product name (realistic brand-style naming)
    2. A detailed description (2-3 sentences, highlighting key features and benefits)
    3. A realistic price within the range
    4. Optional original price if on sale (20-40% higher than current price)
    5. 3-5 relevant tags
    6. Whether it's trending (about 20% should be trending)
    7. Whether it's featured (about 15% should be featured)
    8. An image prompt for AI image generation (detailed, product photography style)
    9. 2-3 colour variants for the product

    IMPORTANT: Respond with ONLY valid JSON, no markdown formatting, no code blocks, no explanations.

    Generate {count} diverse products now:
    """;

यह मामला इसलिए है क्योंकि नीचे आन्तरिक व्यवस्थाएँ (एवीटी + आयात किया जा रहा है) संरचनात्मक डाटा चाहता है. सरकशी के लिए इनपुट, लिखने के लिए नहीं.

BLLM प्रतिक्रिया: पार्से JSON, या पीछे गिर

'JONON केवल" के साथ भी, आप अभी भी रक्षात्मक विश्लेषण और सुप्रयोगक कर की जरूरत है.

वी2 जनक यह करता है कि एक छोटे सहायक के द्वारा (एक छोटे से सहायक के साथ)LlmService) कि पहले खींच लेता है {...} ब्लॉक तथा डिइसबाइड्स यह:

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Services/LlmService.cs
var jsonStart = response.IndexOf('{');
var jsonEnd = response.LastIndexOf('}');

if (jsonStart >= 0 && jsonEnd > jsonStart)
{
    var jsonStr = response.Substring(jsonStart, jsonEnd - jsonStart + 1);
    return JsonSerializer.Deserialize<T>(jsonStr, new JsonSerializerOptions
    {
        PropertyNameCaseInsensitive = true
    });
}

और पूरी पीढ़ी साफ जांचती है कि कब आवश्यकता होती है:

flowchart LR
    A[EnableLlm=true?] -->|no| F[Fallback templates]
    A -->|yes| B[GET /api/tags]
    B -->|model present| C[LLM JSON prompts]
    B -->|not available| F

    style A stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style C stroke:#2f9e44,stroke-width:3px
    style F stroke:#fab005,stroke-width:3px

उदाहरण: मनपसंद व्यक्तित्व (v2)

ग्राहकों के लिए व्यक्तित्व प्रेरित कम है और बनावटी है ताकि यह एक छोटे स्थानीय मॉडल के साथ जल्दी से उत्पन्न किया जा सकता है:

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Services/DataGenerator.cs
var prompt = $$"""
    Generate a shopper persona interested in: {{string.Join(", ", categoryNames)}}.

    Return JSON only:
    {
      "persona": "Brief persona description (e.g. 'Tech enthusiast who values quality')",
      "name": "Realistic first name",
      "bio": "One sentence about their shopping habits",
      "age": 25,
      "shopping_style": "budget|value|premium|luxury",
      "preferred_categories": ["category1", "category2"]
    }
    """;

कॉमीयूआई: एपीआई के माध्यम से उत्पाद फोटोग्राफी

AfyuUI बहुत अच्छा है क्योंकि यह आपको एक नियंत्रणीय (कार्यशीलता) देता है, इसके बजाय एक "एक काला बॉक्स के अंत में छवि के अंत" के बजाय.

जेनरेटर:

1. कार्य फ्लोेंट टैम्प्लेट लोड करता है (y)ComfyUI/workflows/product_image.json)
2. फिर से कोशिशों को इंच रखें CLIPTextEncode
3. क़तार में लगाएँ /prompt
4. पूल्स /history/{promptId}
5. छवि को इसके द्वारा डाउनलोड करें /view?...

sequenceDiagram
    participant Gen as SampleData
    participant Comfy as ComfyUI

    Gen->>Comfy: POST /prompt (workflow + prompt)
    Comfy-->>Gen: prompt_id
    loop poll
        Gen->>Comfy: GET /history/{prompt_id}
        Comfy-->>Gen: outputs / images
    end
    Gen->>Comfy: GET /view?filename=...&type=output
    Comfy-->>Gen: PNG bytes

कॉमीयू मॉडल चयन को चालू करने में भी पैच किया गया है (इसलिए आप JSON का संपादन किए बगैर जांच बिन्दु बदल सकते हैं):

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Services/ComfyUIImageGenerator.cs
TryPatchCheckpoint(workflow, _config.ComfyUICheckpointName ?? "sd_xl_base_1.0.safetensors");
TryPatchRefiner(workflow, _config.ComfyUIRefinerName ?? "sd_xl_refiner_1.0.safetensors");

और (उनके किनारे) गिलास रखे होंगे

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Services/ComfyUIImageGenerator.cs
// Update CLIPTextEncode nodes with our prompt
if (classType == "CLIPTextEncode")
{
    var inputs = nodeObj["inputs"]?.AsObject();
    if (inputs != null && inputs.ContainsKey("text"))
    {
        var currentText = inputs["text"]?.GetValue<string>() ?? "";
        if (!currentText.Contains("bad") && !currentText.Contains("ugly") && !currentText.Contains("deformed"))
        {
            inputs["text"] = prompt;
        }
    }
}

// Update image dimensions
if (classType == "EmptyLatentImage")
{
    var inputs = nodeObj["inputs"]?.AsObject();
    if (inputs != null)
    {
        inputs["width"] = _config.ImageWidth;
        inputs["height"] = _config.ImageHeight;
    }
}

प्रोफ़ाइल तथा व्यक्तिस (अनुप्रयोग, नहीं क्री)

V1 निर्माता अज्ञात प्रोफ़ाइल पैदा करता है और फिर एक व्यक्तित्व के साथ उन्हें समृद्ध करता है (कोई PIII I). आप यथार्थ रूप से प्राप्त डेटा के साथ समाप्त होता है बिना ईमेल, पता, या आप कभी भी गंभीर जहाज बना सकते हैं.

v1 में, प्रोफाइल को एक रास्ते का उपयोग कर कुंजी है Oh, तो वहाँ कुछ भी नहीं है

// Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/Services/ProfileGenerator.cs
var profileKey = Hash($"fp-{Guid.NewGuid():N}");

private static string Hash(string input)
{
    using var sha = SHA256.Create();
    var bytes = sha.ComputeHash(Encoding.UTF8.GetBytes(input));
    return Convert.ToHexString(bytes).ToLowerInvariant();
}

यह ठीक वैसा ही है जैसा आपने कभी सोचा भी नहीं था ।

flowchart TB
    Signals["Generated signals
    views/cart/purchase weights"] --> Persona["Persona enrichment
    Ollama JSON-only"]
    Persona --> Portrait[Portrait prompt]
    Portrait --> Comfy[ComfyUI]

    style Signals stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style Persona stroke:#1971c2,stroke-width:3px
    style Comfy stroke:#2f9e44,stroke-width:3px

मूल्यांकन: यह आपको क्या साबित करता है

यह स्थानीय सिंक्रोनाइज़ेशन शक्तिशाली है क्योंकि यह समर्थन करता है मॉडल वैध, सिर्फ डेमो नहीं.

• खण्ड विवेक: जब आप उत्पाद नाम/ टैगों का निरीक्षण करते हैं तो क्या आप वर्ग की गणना करते हैं?
• एन. ए.: “मुझे दिखा कि तुम असल संकेत पर क्यों जांच कर सकते हो?
• ठंडा प्रारंभ: यदि आप डाटासेट को पोंछते हैं तो क्या तंत्र अनुमान लगाता है?
• रीग्रेसन जांच: डेटा का एक ही आकार दोबारा बनाइए और यह निश्‍चित करें कि आपके परिवर्तन सीमा, कैफीन, या यूआई को नहीं तोड़ते ।

महत्वपूर्ण धूर्त: दोनों की रचना से पाठ और छवियाँ, आप पूरे उत्पाद अनुभव को वैध कर सकते हैं, सिर्फ वापस गणित नहीं.

अगला क्या है

पार्ट 2: सत्र प्रोफाइल, संकेत, और खण्ड परिभाषा

पार्ट 3 ( D) आउटबॉक्स पैटर्न, कार्य कतार, तथा पारदर्शी यूआई.

जेनरेटर कोड: Mostlylucid.SegmentCommerce.SampleData/