В ecommerce вообще мало, где ИИ пригодился

По факту:

1. Генерация контента, но с валидацией человеком, а то и корректурой. На массовых товарах. Или дорогая генерация видео, там где съемка еще дороже.

2. Ответ на отзывы и вопросы. Тоже массовая история, в основном на маркетплейсах.

3. Рекомендации, чтобы компенсировать слабообученые ML-модели

Есть еще попытки сделать чат-ботов, которые помогают купить. Но это не взлетит, к такому паттерну пользователь не привык.

И тут я в подкасте с Рауфом Алиевым про поиск в екоме увидел прекрасное. Что LLM можно использовать как дополнение к обычному поиску для уточнения запроса.

Написал схему, как это будет работать:

1. Пользователь вводит запрос. Причем мы из-за гугла привыкли вводить их криво «красный полонтин».

2. LLM помогает понять какие фильтры (категория палантины, цвет красный) нужны выбрать, какие синонимы подобрать (шарф, накидка) и как расширить запрос: не просто синонимы, а какие еще товары решают ту же задачу.

3. Обрабатываем через быструю модель, чтобы задержки не было.

4. Предусматриваем fallback, если ответ от LLM не пришел за 2 секунды, то проводим обычный поиск. Если LLM всё же ответила, то предлагаем перейти на расширенный ответ.

В итоге у вас хороший поиск, без тюнинга elasticsearch по несколько лет