Здравствуйте, bnk, Вы писали:

bnk>Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:

G>>Здравствуйте, Shmj, Вы писали:

S>>>Исправит ли ситуацию ИИ?
G>>ИИ который гпт — нет. Он не умеет решать такие задачи.

bnk>Почему нет? Вот пример:

Потому что по твоему запросу паяльный фен не нашел.

bnk>Добавить нечеткий поиск по базе товаров (embeddings вроде уже все основные базы научились делать) и вот тебе готовый рекомендатор?
Боюсь представить сколько оно стоить будет. Хотя для новых категорий и «холодного старта» неплохая штука.

bnk>Мне кажется с таким даже "настольная" LLM справится одной левой?
Сделает вид что справится. Перепроверять человек должен.

Но самая большая проблема: llm не умеет до обучаться на данных пользователя/приложения . Технически это возможно, но стоит слишком дорого. А в рекомендациях как раз важно учитывать фактическую ситуацию.

Классическая история: анализ данных продаж крупной сети супермаркетов показал что чаще всего вместе с подгузниками покупают пиво. ИИ может тебе и расскажет, потому что знает эту историю, но обнаружить новые неочевидные дополняющие товары не сможет. И в обратную сторону проблема существует: если рекомендации не работают, то надо их перестраивать.