Yousinsa - Bộ sưu tập giày, ảnh và video thời trang từ YouTube - POC dịch vụ cung cấp gợi ý thời trang kèm video làm căn cứ

Mình đã thử sắp xếp các gợi ý thời trang trên YouTube theo hướng có căn cứ

Khi xem các kênh YouTube về thời trang, thường có rất nhiều gợi ý kiểu như "áo thun này ổn", "thương hiệu này có tỷ lệ giá/hiệu năng tốt", "món này có form đẹp".

Nhưng đến lúc thực sự muốn mua gì đó sau này thì lại không nhớ rõ. Cũng rất khó tìm lại xem YouTuber nào đã gợi ý trong video nào và vì sao họ gợi ý.

Vì vậy mình đã làm một POC nhỏ tên là Yousinsa.

Đây là dịch vụ trích xuất thương hiệu, sản phẩm, danh mục và lý do gợi ý theo từng đoạn timestamp trong video của các creator thời trang trên YouTube, rồi khi người dùng đặt câu hỏi thì sẽ gợi ý thương hiệu và sản phẩm dựa trên các căn cứ đó.

Ví dụ có thể như thế này. Các câu hỏi dưới đây là những ví dụ mình đã chạy thử thực tế và cho kết quả khá ổn.

• "Tôi là nam ngoài 30 và đang tìm áo thun cơ bản màu trắng/đen. Tôi muốn vải không quá mỏng và form trông hiện đại, ngân sách dưới 50.000 won. Phong cách kiểu Uniqlo thì ổn nhưng tôi muốn tránh những món quá phổ biến."
• "Hãy gợi ý một đôi sneaker đi hằng ngày có thể mang cả khi đi làm lẫn cuối tuần. Phần ngang bàn chân của tôi hơi rộng, và tôi không thích logo quá nổi. Nếu hợp cả quần jeans lẫn quần tây thì càng tốt."
• "Tôi đang tìm trang phục công sở nữ gọn gàng. Tuy nhiên tôi muốn thương hiệu tông đơn sắc, không quá nổi bật, và ngân sách cỡ thương hiệu Draw Fit thì có vẻ phù hợp."
• "Hãy cho tôi xem các thương hiệu áo thun được các YouTuber thời trang gợi ý thường xuyên, kèm video làm căn cứ. Tôi muốn tập trung vào các áo thun cơ bản dễ mua thực tế hơn là các thương hiệu quá đắt."

Thay vì trả lời như chatbot thông thường rằng "thương hiệu này tốt", mình tập trung vào việc để người dùng có thể xem ngay YouTuber này / trong video này / ở đoạn này / đã gợi ý với lý do như thế này.

Hiện tại trong DB có đại khái dữ liệu như sau.

• evidence item: 29.044
• video YouTube: 3.011
• creator: 1.788 người
• brand: 7.507
• item có gắn product image: 26.206

Hiện giờ hệ thống làm được đến mức này.

• Trích xuất thương hiệu/sản phẩm/danh mục/lý do gợi ý từ video thời trang trên YouTube
• Lưu liên kết timestamp trong video
• Xem các nhóm gợi ý theo thương hiệu/theo danh mục
• Board view dựa trên ảnh sản phẩm
• Tạo gợi ý khi nhập sở thích/ngân sách/tình huống bằng ngôn ngữ tự nhiên
• Kiểm tra video làm căn cứ và liên kết tìm kiếm sản phẩm trong kết quả gợi ý

Tech stack khá đơn giản. Mình dùng Gemini CLI để phân tích video, hậu xử lý bằng script Python rồi lưu vào SQLite. Phần web được ghép bằng HTML/JS tĩnh và một server Python gọn nhẹ.

• Dịch vụ: https://labs.foldalpha.com/fashion/
• Code/Báo cáo: https://github.com/sbyoun/yousinsa
• PDF báo cáo: https://github.com/sbyoun/yousinsa/blob/main/paper/yousinsa-paper.pdf

Dạo này mình cảm nhận rất rõ rằng nếu có thứ gì cần thì cứ làm ra để dùng thử trước, và thời đại này việc đó hóa ra dễ hơn tưởng tượng. Ngày trước chỉ riêng việc tạo một dịch vụ đã là chuyện lớn, còn bây giờ một POC nhỏ có thể làm nhanh hơn rất nhiều.

Tuy vậy, vì thế mà thứ khó hơn lại là điểm khác biệt. UI hay tính năng thì có thể bị bắt chước rất nhanh, nhưng để tạo ra các gợi ý thực sự hữu ích thì cuối cùng vẫn phải liên tục tích lũy và sắp xếp dữ liệu làm căn cứ. Điều đó chắc chắn cần thời gian, và mình đang nghĩ chính việc tích lũy dữ liệu như vậy có thể trở thành điểm khác biệt.

Mình vẫn đang tiếp tục thử nhiều hướng khác nhau. Rất hoan nghênh góp ý.