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.
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:
Внешние Инструменты и Платформы:
- 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: