rewrite this title Kingfisher разрабатывает независимую от искусственного интеллекта платформу для помощника DIY

Kingfisher, группа, владеющая розничными торговцами DIY B&Q и Screwfix, запустила генеративного виртуального помощника на базе искусственного интеллекта в своих французских магазинах Castorama. Виртуальный помощник, созданный на основе многоразовой платформы под названием Athena, обучен отвечать на вопросы клиентов, связанные с домашними делами, и предоставляет пошаговые советы по ряду проектов по благоустройству дома, а также индивидуальные рекомендации по продуктам.

Помимо общения с клиентами посредством текстового чата, Kingfisher планирует предоставить помощнику возможность анализировать фотографии, выполнять визуальный поиск и отвечать на визуальные запросы. Загружая фотографию, Kingfisher надеется предложить клиентам возможность использовать помощника для идентификации конкретной детали — например: «Я хочу заменить эту сломанную часть моей раковины, но не знаю, как она называется» или «Я хочу заменить эту сломанную часть моей раковины, но не знаю, как она называется». Мне бы хотелось найти еще одну подобную подушку».

Том Беттс, директор группы данных Kingfisher, присоединился к компании три года назад, что ознаменовало начало наращивания потенциала в области данных. Он говорит: «За последние три года мы постепенно создавали и развивали эти возможности». Ранее в этом году компания сделала данные частью своей корпоративной стратегии. По словам Беттса, эта стратегия признает важность данных для улучшения качества обслуживания клиентов.

Команда данных Kingfisher разработала собственную платформу оркестрации искусственного интеллекта Athena для поддержки виртуального помощника «Сделай сам» и других будущих приложений искусственного интеллекта. Athena используется для управления подсказками и взаимодействием с корпоративными версиями ряда крупных языковых моделей (LLM), а также с другими инструментами искусственного интеллекта, разработанными собственными силами. Он обеспечивает необходимое соответствие требованиям и меры безопасности, которые гарантируют, что конфиденциальная и личная информация останется в облачной инфраструктуре Kingfisher.

Беттс описывает Athena как компанию, не зависящую от технологий: «Помимо безопасности и соответствия требованиям, причина, по которой мы создали Athena, заключается в том, что мы хотели иметь возможность быстро тестировать и учиться без необходимости каждый раз изобретать велосипед или думать о том, как мы развертываем конкретную технологию или очень быстро протестировать различные большие языковые модели», — говорит он.

Обсуждая основные проблемы проекта, Мохсен Гасемпур, руководитель группы по науке о данных в Kingfisher, добавляет: «Больше всего времени и энергии было потрачено на создание команды, а не на разработку технологий». Хотя эту технологию было относительно легко внедрить, он говорит: «Было много встреч по вопросам соблюдения требований, на которых пытались понять, что хорошо, что приемлемо, а что нет. Здесь много неизвестного».

По его словам, для процесса обучения модели компания Kingfisher решила создать собственную технологию, которая бы охватывала знания экспертов DIY, работающих в ее магазинах: «Важно приблизить человеческие знания к этой технологии. Много времени было потрачено на то, чтобы снабдить эти модели нашей внутренней информацией».

Хотя Гасемпур признает, что этот подход ни в коем случае не идеален, первоначальная версия виртуального помощника тестируется экспертами DIY в Кастораме. «Нам еще предстоит улучшить аспекты точности», — добавляет он.

Цель первоначального проекта — воспроизвести в Интернете часть опыта, накопленного в цехах магазинов DIY, где покупатель может получить совет от знающего персонала.

Процесс ранжирования используется для получения наиболее актуальной информации, содержащейся во внутренних документах, содержащих советы по самостоятельному выполнению работ, как объясняет Гасемпур: «Вся идея основана на большой языковой модели. Поэтому вместо того, чтобы просто дать общий ответ на вопрос о том, как вы красите свою ванную комнату, мы можем сказать: «Вот как, по мнению всех наших экспертов, вы должны красить свою ванную комнату». Таким образом, вы получите общую информацию, но также используется механизм ранжирования, чтобы сделать покупки в Интернете немного ближе к покупкам в обычном магазине».

Среди рисков, связанных с LLM, является то, что они могут генерировать бессмысленную информацию, часто называемую «галлюцинациями», которая является неточной. Чтобы снизить риск этого, говорит Гасемпур, виртуальный помощник использует уровень проверки консенсуса, где информация собирается от нескольких поставщиков LLM, которые работают с использованием совершенно разных моделей данных: «Мы используем базовую модель и модель для конкретной задачи, чтобы ответить на конкретный вопрос, и мы пытаемся создать еще одну большую языковую модель, которая просто проверяет наличие противоречивой информации». Хотя это не гарантирует, что галлюцинации не возникнут, он добавляет: «Вероятность того, что пять или шесть различных больших языковых моделей предоставят неверную информацию, значительно снижается».

Проект виртуального помощника DIY основан на ряде инициатив, включая механизм рекомендации продуктов и персонализации на базе искусственного интеллекта в B&Q и Screwfix, которые уже генерируют до 10% продаж в электронной коммерции, а также инструменты на основе искусственного интеллекта для оптимизации уценок и оформления. .