Ученые из ETH Zurich представили EventChat: систему рекомендаций с использованием ChatGPT для развития малого и среднего бизнеса.

 ETH Zurich Researchers Introduced EventChat: A CRS Using ChatGPT as Its Core Language Model Enhancing Small and Medium Enterprises with Advanced Conversational Recommender Systems

“`html

Революция в системах рекомендаций

Системы рекомендаций, основанные на диалоге (CRS), революционизируют способ принятия решений пользователем, предлагая персонализированные рекомендации через интерактивные диалоговые интерфейсы. В отличие от традиционных систем, предлагающих заранее определенные варианты, CRS позволяют пользователям динамически вводить и уточнять свои предпочтения, что значительно снижает информационную перегрузку. Путем включения обратной связи и продвинутых техник машинного обучения, CRS обеспечивает увлекательный и интуитивно понятный пользовательский опыт. Эти системы особенно ценны для малых и средних предприятий, стремящихся повысить удовлетворенность и вовлеченность клиентов без огромных ресурсов, необходимых для традиционных систем рекомендаций.

Практические решения для малого и среднего бизнеса

Из-за ограниченных ресурсов и высоких операционных расходов МСП нуждаются в помощи в реализации эффективных систем рекомендаций. Традиционные системы часто требуют большей гибкости и контроля со стороны пользователя, что ограничивает возможность реагировать на заранее определенные рекомендации. МСП нуждаются в доступных и эффективных решениях, которые динамически адаптируются к предпочтениям пользователя в реальном времени, обеспечивая более интерактивный и удовлетворительный опыт. Появление более продвинутых моделей диалога, способных удовлетворить эти требования, является критическим для МСП, с целью оставаться конкурентоспособными и соответствовать ожиданиям клиентов.

Практические примеры

Существующие фреймворки для CRS в основном сосредоточены на управлении диалогами и извлечении информации от пользователя. Традиционные подходы, которые сильно полагаются на сценарии интеракций, часто должны обеспечить необходимую глубину и гибкость для действительно персонализированного пользовательского опыта. Последние достижения включают в себя использование больших языковых моделей (LLM) типа ChatGPT, способных генерировать и понимать естественный язык для облегчения более адаптивных бесед. Эти системы, основанные на LLM, такие как настроенные версии LaMDA, значительно улучшают качество взаимодействия, но сопряжены с высокими затратами на разработку и эксплуатацию, что представляет сложности для ресурснозависимых МСП.

Исследователи из ETH Zurich создали EventChat, CRS, адаптированную для МСП в индустрии досуга. Компания стремится сочетать экономическую выгоду с высококачественными пользовательскими взаимодействиями. EventChat использует ChatGPT в качестве основной языковой модели, интегрируя техники обучения на основе запросов для минимизации необходимости обширных обучающих данных. Такой подход делает систему доступной для небольших предприятий, снижая сложность внедрения и связанные с этим затраты. Основные функции EventChat включают обработку сложных запросов, предоставление персонализированных рекомендаций событий и учет конкретных потребностей МСП при доставке улучшенного пользовательского опыта.

EventChat работает с помощью системы диалогов поочередности, где ввод пользователя запускает конкретные действия, такие как поиск, рекомендации или целенаправленные запросы. Бэкэнд-архитектура сочетает реляционные и векторные базы данных для подбора актуальной информации о событиях. Сочетая взаимодействия на основе кнопок с диалоговыми подсказками, этот гибридный подход обеспечивает эффективное использование ресурсов при сохранении высокой точности рекомендаций. Разработанный с использованием фреймворка Flutter, фронтенд EventChat позволяет настраивать временные интервалы и пользовательские предпочтения, повышая общий пользовательский опыт и контроль. Включая пользовательские параметры непосредственно в чат, EventChat оптимизирует эффективность и удовлетворенность взаимодействием.

Оценка производительности EventChat продемонстрировала многообещающие результаты с точностью рекомендаций 85,5%. Система показала эффективное вовлечение и удовлетворение пользователей, хотя встретила проблемы с латентностью и стоимостью. В частности, медианная стоимость $0,04 за взаимодействие и латентность 5,7 секунд подчеркнули области, требующие улучшения. Исследование подчеркнуло важность балансировки высококачественных ответов с экономической целесообразностью для МСП, предполагая, что дальнейшая оптимизация может улучшить производительность системы. Исследовательская группа также отметила значительное влияние использования продвинутых LLM, таких как ChatGPT, которые, улучшая качество взаимодействия, увеличивают операционные затраты и время отклика.

Исследование указывает на то, что LLM-ориентированные CRS, такие как EventChat, могут значительно помочь МСП в повышении уровня вовлеченности пользователей и точности рекомендаций. Несмотря на проблемы, связанные с затратами и латентностью, стратегическое внедрение этих систем обещает демократизировать передовые технологии рекомендаций для более мелких предприятий. Найденные результаты подчеркивают необходимость дальнейшего совершенствования и стратегического планирования для максимизации потенциала CRS в ресурсноограниченных средах. Путем снижения затрат и улучшения времени отклика МСП могут использовать LLM-ориентированные CRS для повышения удовлетворенности клиентов и укрепления своих позиций на соответствующих рынках.

Заключение

Внедрение LLM-ориентированных CRS, подобных EventChat, представляет собой жизнеспособное решение для МСП, стремящихся улучшить вовлеченность и удовлетворение клиентов. Реализация EventChat показывает, что балансирование стоимости, латентности и качества взаимодействия является ключевым фактором для эффективной системы. Имея точность рекомендаций 85,5% и медианные затраты $0,04 за взаимодействие, EventChat подчеркивает потенциальные преимущества и вызовы принятия передовых моделей диалога в МСП. Поскольку МСП ищут доступные и эффективные решения в области рекомендаций, дальнейшие исследования и усовершенствование LLM-ориентированных CRS будут иметь важное значение для достижения устойчивых и конкурентоспособных бизнес-практик.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…