«`html
Современные рекомендации с использованием KGLA
В мире, где цифровые технологии становятся личными, системы рекомендаций необходимы для улучшения пользовательского опыта. Однако традиционные модели не всегда учитывают предпочтения пользователей, что приводит к общим рекомендациям.
Проблемы традиционных систем рекомендаций
Существующие модели не могут глубоко анализировать взаимодействия пользователей и товаров, что затрудняет создание точных и контекстуальных рекомендаций. Это связано с тем, что языковые модели действуют только на основе базовых описаний и прошлых взаимодействий, что не позволяет им учитывать сложные предпочтения пользователей.
Решение KGLA
Исследователи из Университета Нотр-Дам и Amazon разработали Knowledge Graph Enhanced Language Agents (KGLA). Эта система использует графы знаний для создания более точных профилей пользователей. KGLA включает три основных модуля:
- Извлечение путей — находит связи между пользователями и товарами.
- Перевод путей — преобразует эти связи в понятные текстовые описания.
- Интеграция путей — включает описания в симуляции агентов.
Преимущества KGLA
KGLA позволяет создавать более точные профили пользователей, что улучшает качество рекомендаций. Модель демонстрирует значительные улучшения по сравнению с существующими системами, включая увеличение точности до 95.34% в наборе данных CDs.
Как внедрить ИИ в ваш бизнес
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение и начните с небольшого проекта.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Получите помощь в внедрении ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Заключение
KGLA представляет собой новый подход к системам рекомендаций, объединяя структурированные знания с языковыми моделями для создания более точных и обоснованных рекомендаций. Это шаг к персонализированным цифровым взаимодействиям.
«`
