Январь, 31

Числитель

(c) Larry Ewing, Simon Budig, Garrett LeSage
с 1994 г.

Кафедра Информатики и Математического Обеспечения

ПетрГУ | ИМиИТ | О кафедре | Проекты | Лаборатория ИТС | Семинары НФИ/AMICT
Сотрудники | Учебный процесс | Табель-календарь | Курсовые и выпускные работы
Вычислительные ресурсы | Публикации | Архив новостей | Контактная информация (English)

Умное меню: генеративные модели для адаптации предложений клиентам

Вернуться к списку проектовНа главную страницу курса

Заказчик(и)

Мария Андреева, HR & Recruitment, ООО «Натлекс». Эл.почта: maria.andreeva@natlex.ru, info@natlex.ru.

Аннотация проекта

Проект направлен на исследование и разработку решения, использующего возможности языковых моделей (Large Language Model, LLM) для формирования персонализированных рекомендаций пользователям в точке продаж (например, в пиццерии или кофейне).

Исходными данными является красочное человеко-ориентированное описание позиций меню, составленное маркетологами. В рамках проекта предполагается создание системы, которая, используя эти описания и пользовательский запрос, будет генерировать рекомендации для клиента.

Работа включает несколько ключевых этапов:

  1. Интеграция с API генеративной модели: передача обработанных данных в API, использование текстовых промптов для контекстного формирования запросов, включая детали настроения клиента или сценариев выбора.
  2. Обработка пользовательского ввода: разработка интерактивного интерфейса, предлагающего пользователю категории выбора (например “Какое у вас настроение?”, с человечными вариантами ответа “Красивое”, “Хочу нового”, “Романтичное”, “Просто хочу поесть”, …) с дальнейшей интерпретацией выбора в параметры запроса для модели.
  3. Генерация рекомендаций: обработка ответов генеративной модели, оценка их релевантности и формирование финального предложения в понятном и привлекательном формате.
  4. Оптимизация модели (дополнительно): анализ выдачи с использованием обратной связи от пользователей, корректировка промптов и обучение модели с использованием дополнительных данных при необходимости.

Технические аспекты включают работу с REST API генеративных моделей (например, OpenAI, Hugging Face, Yandex), настройку промпт-инжиниринга, создание пайплайна для обработки данных и их передачи в модель, а также реализацию пользовательского интерфейса на основе современных технологий. Проект предоставляет возможность углубленного изучения взаимодействия с генеративными моделями и их применения для задач персонализации.

Первичные требования

Ссылки

Разработчики

  1. Куксик Роман Алексеевич 22305
  2. Кудряшов Александр Николаевич 22305
  3. Голованов Илья Сергеевич 22306
  4. Гудков Никита Дмитриевич 22303