Академия OpenAI на русском

AI Рекомендательные Системы с OpenAI: Персонализация и Улучшение Поиска

Для разработчиков
Чему вы научитесь
~52 минуты просмотра
AI для Улучшения Рекомендаций: Поймете, как LLM от OpenAI могут дополнять существующие рекомендательные системы (ML, коллаборативная фильтрация), улучшая понимание запросов пользователя и персонализацию представления результатов.
🔍
Улучшение Входных Данных (Демо 1): Изучите техники использования LLM для расширения и трансформации нечетких поисковых запросов пользователя (например, "построить террасу"), обогащения их пользовательским контекстом (история покупок) и применения семантического поиска.
💬
Персонализация и Объяснение Результатов (Демо 2): Узнаете, как с помощью LLM генерировать персонализированные объяснения, почему конкретный товар (предложенный основной системой) рекомендуется пользователю, ссылаясь на его профиль и историю, делая рекомендации понятными и кликабельными.
Архитектура и Лучшие Практики: Разберете архитектурные паттерны интеграции LLM в пайплайны рекомендаций (на входе и выходе) и освоите ключевые практики: фокус на бизнес-ценности, оптимизация скорости после проверки гипотез, правильное разделение задач между LLM и традиционным ML.
Ваши рекомендации работают, но пользователи ищут "что-то для террасы" или не понимают, почему им показывают именно этот товар? Это видео — о том, как усилить вашу рекомендательную систему с помощью OpenAI LLM. Показываем на примерах, как улучшить понимание поискового запроса (расширение, семантика, пользовательский контекст) и как генерировать персонализированные, убедительные объяснения к результатам, чтобы повысить доверие и клики. Разбираем архитектуру интеграции и даем практические советы для внедрения.

Словарь Терминов

Embeddings (Векторные представления / Эмбеддинги): Числовые представления текста (или других данных), полученные с помощью моделей ИИ. Схожие по смыслу тексты имеют близкие векторные представления, что используется в семантическом поиске.

Explainable Recommendations (Объяснимые рекомендации): Рекомендации товаров или контента, сопровождаемые понятным для пользователя объяснением, почему именно этот элемент был предложен (часто генерируемым LLM).

Fine-tuning (Тонкая настройка): Дообучение базовой модели на специфических данных для адаптации ее стиля, тона или поведения (например, как в кейсе Indeed для персонализации сообщений).

Input Enhancement (Улучшение входных данных): Использование LLM для обработки и обогащения информации перед подачей в основную рекомендательную систему (например, трансформация запроса, добавление контекста).

LLM (Large Language Model / Большая языковая модель): Модель ИИ (как GPT-4/GPT-4o), обученная на огромных объемах текста, способная понимать и генерировать естественный язык, рассуждать и выполнять различные языковые задачи.

Offline Generation / Batch API (Офлайн генерация / Пакетный API): Подход, при котором задачи (например, генерация объяснений к рекомендациям) выполняются заранее для большого набора данных, а не в реальном времени при запросе пользователя. Используется для экономии затрат и снижения задержки.

Online Generation (Онлайн генерация): Выполнение задачи (например, генерация объяснения) непосредственно в момент запроса пользователя. Может приводить к большей задержке.

Output Enhancement (Улучшение выходных данных): Использование LLM для обработки и представления результатов, полученных от основной рекомендательной системы, делая их более понятными и персонализированными для пользователя.

Personalization (Персонализация): Адаптация контента, рекомендаций или их объяснений под конкретного пользователя на основе его профиля, истории поведения, контекста.

Propensity Score (Оценка склонности [к покупке]): Числовой показатель, генерируемый традиционными ML-моделями рекомендаций, отражающий вероятность интереса пользователя к конкретному товару. Часто воспринимается как "черный ящик".

Query Expansion / Transformation (Расширение / Трансформация запроса): Техника использования LLM для преобразования нечеткого или общего запроса пользователя в более конкретные термины или категории, релевантные для каталога товаров или основной системы поиска/рекомендаций.

Recommender Systems (Рекомендательные системы): Системы, предсказывающие предпочтения пользователя и предлагающие ему релевантные товары, услуги или контент. Могут использовать разные подходы (коллаборативная фильтрация, ML и др.).

Semantic Enrichment (Семантическое обогащение): Процесс добавления к элементам каталога (товарам, статьям) описаний, сгенерированных LLM, которые отражают их суть и контекст использования. Эти описания затем используются для семантического поиска.

Semantic Search (Семантический поиск): Поиск, основанный на значении (семантике) запроса и контента, а не только на совпадении ключевых слов. Обычно реализуется с использованием embeddings.

Streamlit: Фреймворк на Python для быстрого создания интерактивных веб-приложений для демонстрации данных и моделей. Использовался в демо.

Traditional Machine Learning (ML) (Традиционное машинное обучение): Классические алгоритмы ML (не LLM), часто используемые в рекомендательных системах для анализа больших объемов данных и выявления паттернов.

User Context (Пользовательский контекст): Информация о пользователе (история покупок, просмотров, демография, текущие цели), которая может быть использована для персонализации поиска и рекомендаций.

Vector Database (Векторная база данных): База данных, оптимизированная для хранения и быстрого поиска по векторным представлениям (embeddings). В демо упоминалась Qdrant.

Полезные ссылки

Документация и Ресурсы OpenAI:
  • OpenAI API Platform: Основной портал для доступа к API и документации.
  • Embeddings Guide: Руководство по использованию векторных представлений (для семантического поиска).
  • Chat Completions API: Документация по API, используемому для трансформации запросов и генерации объяснений.
  • Batch API Guide: Руководство по использованию пакетного API (для офлайн-генерации).
  • Fine-tuning Guide: Руководство по тонкой настройке моделей (как в кейсе Indeed).
  • Production Best Practices: Общие советы по оптимизации и надежности при использовании API в продакшене.
  • OpenAI Cookbook: Сборник рецептов с примерами, включая семантический поиск и работу с текстом.
  • Customer Story: Indeed: История успеха Indeed с использованием OpenAI (упоминалась в лекции).

Внешние Инструменты и Платформы:
  • Streamlit: Сайт фреймворка Streamlit, использованного в демо.
  • Qdrant: Сайт векторной базы данных Qdrant (упоминалась в контексте демо). (Примечание: Существуют и другие векторные БД, Qdrant - лишь один из примеров).
🚀
Доступ к API ведущих AI-моделей из России
Интегрируйте GPT-4o, Claude 3, Midjourney, Gemini и другие нейросети в ваши проекты. Стабильный доступ без VPN, оплата в рублях, договор и закрывающие документы для юрлиц.
Подробнее о API и тарифах