أنظمة التوصية باستخدام LLMs وقواعد بيانات المتجهات

نظم التوصية موجودة في كل مكان — سواء كنت تستخدم Instagram أو Netflix أو Amazon Prime. أحد العناصر المشتركة بين الأنظمة الأساسية هو أنها جميعًا تستخدم أنظمة التوصية لتخصيص المحتوى وفقًا لاهتماماتك.

تعتمد أنظمة التوصية التقليدية بشكل أساسي على ثلاثة مناهج رئيسية: التصفية التعاونية، والتصفية القائمة على المحتوى، والطرق الهجينة. تقترح التصفية التعاونية عناصر بناءً على تفضيلات المستخدم المتشابهة. بينما توصي التصفية القائمة على المحتوى بعناصر تتوافق مع تفاعلات المستخدم السابقة. تجمع الطريقة الهجينة بين أفضل ما في كلا المجالين.

هذه التقنيات تعمل بشكل جيد، ولكن أنظمة التوصية المعتمدة على LLM تتألق بسبب قيود الأنظمة التقليدية. في هذه المدونة، سنناقش قيود أنظمة التوصية التقليدية وكيف يمكن للأنظمة المتقدمة أن تساعدنا في التخفيف منها.

 مثال على نظام التوصية (مصدر)

حدود أنظمة التوصية التقليدية

على الرغم من بساطتها، تواجه أنظمة التوصية التقليدية تحديات كبيرة، مثل:

• مشكلة البداية الباردة: من الصعب إنشاء توصيات دقيقة للمستخدمين أو العناصر الجديدة بسبب نقص بيانات التفاعل.
• قضايا قابلية التوسع: التحديات في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة والحفاظ على الاستجابة في الوقت الفعلي مع توسع قواعد المستخدمين وكتالوجات العناصر.
• قيود التخصيص: تجاوز تفضيلات المستخدم الحالية في التصفية القائمة على المحتوى أو الفشل في التقاط الأذواق الدقيقة في التصفية التعاونية.
• قلة التنوع: قد تحصر هذه الأنظمة المستخدمين في تفضيلاتهم المحددة، مما يؤدي إلى عدم وجود اقتراحات جديدة أو متنوعة.
• تباين البيانات: يمكن أن تؤدي البيانات غير الكافية لبعض أزواج عناصر المستخدم إلى إعاقة فعالية طرق التصفية التعاونية.
• تحديات التفسير: صعوبة تفسير سبب تقديم توصيات محددة، خاصة في النماذج الهجينة المعقدة.

كيف تتفوق الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على الأساليب التقليدية

أنظمة التوصية الناشئة، وخاصة تلك التي تدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل روبوتات الدردشة المستندة إلى GPT و قواعد البيانات المتجهة، وهي أكثر تقدمًا وفعالية بشكل ملحوظ من الطرق التقليدية. وإليك كيف أنها أفضل:

• التفاعلات الديناميكية والمحادثة: على عكس أنظمة التوصية التقليدية التي تعتمد على الخوارزميات الثابتة، يمكن لروبوتات الدردشة المستندة إلى GPT إشراك المستخدمين في محادثات ديناميكية في الوقت الفعلي. يتيح ذلك للنظام تكييف التوصيات بسرعة، وفهم مدخلات المستخدم الدقيقة والاستجابة لها. والنتيجة هي تجربة مستخدم أكثر تخصيصًا وجاذبية.
• توصيات متعددة الوسائط: أنظمة التوصية الحديثة تجاوز التوصيات المستندة إلى النص من خلال دمج البيانات من مصادر مختلفة، مثل الصور ومقاطع الفيديو وتفاعلات الوسائط الاجتماعية. باستخدام LLM كمركز معرفي وقاعدة بيانات متجهة لكتالوج المنتجات الخاصة بك، يجعل إنشاء نظام التوصية أسهل بكثير. نظرًا للحجم الكبير لكتالوجات المنتجات في العالم الحقيقي، فإن قواعد البيانات المتجهة مثل نسج يتم استخدامها لإدارة هذه البيانات وتخزينها بكفاءة.
• الوعي بالسياق: تتفوق الأنظمة المعتمدة على GPT في فهم سياق المحادثات وتكييف توصياتها وفقًا لذلك. وهذا يعني أن التوصيات لا تعتمد فقط على البيانات التاريخية ولكنها مصممة خصيصًا للوضع الحالي واحتياجات المستخدمين، مما يعزز ملاءمتها.

ورغم أن أنظمة التوصية التقليدية خدمتنا بشكل جيد، إلا أن حدودها أصبحت واضحة على نحو متزايد. من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل روبوتات الدردشة وقواعد بيانات المتجهات المستندة إلى GPT، يمكننا إنشاء أنظمة توصية أكثر قابلية للتطوير وتخصيصًا ووعيًا بالسياق.

لمزيد من الأفكار حول تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة، تفضل بزيارة اتحدوا والبقاء على اطلاع بأحدث التطورات في هذا المجال.