Sistem Rekomendasi Menggunakan LLM dan Database Vektor

Sistem pemberi rekomendasi ada di mana-mana — baik Anda menggunakan Instagram, Netflix, atau Amazon Prime. Salah satu elemen umum di antara platform-platform tersebut adalah semuanya menggunakan sistem pemberi rekomendasi untuk menyesuaikan konten dengan minat Anda.

Sistem rekomendasi tradisional pada dasarnya dibangun berdasarkan tiga pendekatan utama: penyaringan kolaboratif, penyaringan berbasis konten, dan metode hibrida. Penyaringan kolaboratif menyarankan item berdasarkan preferensi pengguna yang serupa. Sementara itu, penyaringan berbasis konten merekomendasikan item yang sesuai dengan interaksi pengguna sebelumnya. Metode hibrida menggabungkan keunggulan dari kedua pendekatan tersebut.

Teknik-teknik ini bekerja dengan baik, tapi Sistem pemberi rekomendasi berbasis LLM bersinar karena keterbatasan sistem tradisional. Dalam blog ini, kita akan membahas keterbatasan sistem rekomendasi tradisional dan bagaimana sistem canggih dapat membantu kita mengatasinya.

 Contoh Sistem Rekomendasi (Sumber)

Keterbatasan Sistem Rekomendasi Tradisional

Meskipun sederhana, sistem rekomendasi tradisional menghadapi tantangan yang signifikan, seperti:

• Masalah Mulai Dingin: Sulit untuk menghasilkan rekomendasi yang akurat untuk pengguna atau item baru karena kurangnya data interaksi.
• Masalah Skalabilitas: Tantangan dalam memproses kumpulan data besar dan mempertahankan responsivitas real-time seiring dengan berkembangnya basis pengguna dan katalog item.
• Batasan Personalisasi: Melebih-lebihkan preferensi pengguna yang ada dalam pemfilteran berbasis konten atau gagal menangkap berbagai selera dalam pemfilteran kolaboratif.
• Kurangnya Keanekaragaman: Sistem ini mungkin membatasi pengguna pada preferensi mereka yang sudah ada, sehingga menyebabkan kurangnya saran baru atau beragam.
• Ketersebaran Data: Data yang tidak mencukupi untuk pasangan item pengguna tertentu dapat menghambat efektivitas metode pemfilteran kolaboratif.
• Tantangan Interpretabilitas: Kesulitan dalam menjelaskan mengapa rekomendasi spesifik dibuat, terutama pada model hybrid yang kompleks.

Bagaimana Sistem yang Didukung AI Mengungguli Metode Tradisional

Sistem pemberi rekomendasi yang bermunculan, terutama yang mengintegrasikan teknik AI tingkat lanjut seperti chatbot berbasis GPT dan database vektor, secara signifikan lebih maju dan efektif dibandingkan metode tradisional. Inilah cara mereka lebih baik:

• Interaksi Dinamis dan Percakapan: Tidak seperti sistem pemberi rekomendasi tradisional yang mengandalkan algoritme statis, chatbot berbasis GPT dapat melibatkan pengguna dalam percakapan dinamis dan real-time. Hal ini memungkinkan sistem untuk mengadaptasi rekomendasi dengan cepat, memahami dan merespons masukan pengguna yang beragam. Hasilnya adalah pengalaman pengguna yang lebih personal dan menarik.
• Rekomendasi Multimoda: Sistem pemberi rekomendasi modern melampaui rekomendasi berbasis teks dengan menggabungkan data dari berbagai sumber, seperti gambar, video, dan interaksi media sosial. Menggunakan sebuah LLM sebagai pusat pengetahuan dan database vektor untuk katalog produk Anda membuat pembuatan sistem rekomendasi menjadi lebih sederhana. Mengingat besarnya ukuran katalog produk dunia nyata, database vektor seperti itu menenun digunakan untuk mengelola dan menyimpan data ini secara efisien.
• Kesadaran Konteks: Sistem berbasis GPT unggul dalam memahami konteks percakapan dan menyesuaikan rekomendasinya. Artinya, rekomendasi tidak hanya didasarkan pada data historis tetapi juga disesuaikan dengan situasi saat ini dan kebutuhan pengguna, sehingga meningkatkan relevansinya.

Meskipun sistem pemberi rekomendasi tradisional telah memberikan manfaat yang baik bagi kita, keterbatasannya kini semakin terlihat. Dengan mengintegrasikan teknik AI tingkat lanjut seperti chatbot berbasis GPT dan database vektor, kami dapat menciptakan sistem pemberi rekomendasi yang lebih skalabel, dipersonalisasi, dan peka konteks.

Untuk wawasan lebih lanjut tentang penerapan teknologi AI mutakhir, kunjungi Bersatu.ai dan tetap update dengan kemajuan terbaru di bidangnya.