أطلقت شركة Kingfisher، المجموعة التي تمتلك متاجر التجزئة B&Q وScrewfix، مساعدًا افتراضيًا يعمل بالذكاء الاصطناعي في متاجر Castorama الفرنسية. تم تدريب المساعد الافتراضي، الذي تم تصميمه على منصة قابلة لإعادة الاستخدام تسمى Athena، للإجابة على استفسارات العملاء المتعلقة بالأعمال اليدوية وتقديم النصائح خطوة بخطوة حول مجموعة من مشاريع تحسين المنزل، بالإضافة إلى توصيات المنتجات المخصصة.
إلى جانب التحدث مع العملاء عبر الدردشة النصية، تخطط Kingfisher لتمكين المساعد من تحليل الصور لإجراء عمليات بحث مرئية والإجابة على الاستفسارات المرئية. من خلال تحميل صورة، تأمل Kingfisher أن تقدم للعملاء القدرة على استخدام المساعد لتحديد جزء معين – على سبيل المثال، “أريد استبدال هذا الجزء المكسور من حوضي ولكني لا أعرف اسمه”، أو “أنا “أود العثور على وسادة أخرى مثل هذه”.
انضم توم بيتس، مدير بيانات المجموعة في Kingfisher، إلى الشركة قبل ثلاث سنوات، وهو ما يمثل بداية بناء القدرات المتعلقة بالبيانات. ويقول: “على مدى السنوات الثلاث الماضية، قمنا ببناء هذه القدرات وتطويرها تدريجيًا”. وفي وقت سابق من هذا العام، جعلت الشركة البيانات جزءًا من استراتيجيتها المؤسسية. ووفقا لبيتس، تدرك هذه الاستراتيجية أهمية البيانات في خلق تجارب أفضل للعملاء.
قام فريق بيانات Kingfisher بتطوير إطار عمل تنسيق الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Athena، لدعم مساعد DIY الافتراضي والتطبيقات المستقبلية الأخرى للذكاء الاصطناعي. يتم استخدام Athena لإدارة المطالبة والتفاعل مع إصدارات المؤسسات لعدد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)بالإضافة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تم تطويرها داخليًا. فهو يوفر الامتثال اللازم وحواجز الحماية الأمنية التي تضمن بقاء معلومات الملكية والمعلومات الشخصية في الداخل البنية التحتية السحابية لـ Kingfisher.
يصف بيتس شركة Athena بأنها لا تهتم بالتكنولوجيا: “بصرف النظر عن الأمن والامتثال، فإن السبب وراء إنشاء Athena هو أننا أردنا طريقة تمكننا من الاختبار والتعلم بسرعة ودون الحاجة إلى إعادة اختراع العجلة في كل مرة أو التفكير في كيفية النشر قطعة معينة من التكنولوجيا أو اختبار نماذج لغوية كبيرة مختلفة بطريقة سريعة جدًا.
وفي معرض مناقشة التحديات الرئيسية للمشروع، يضيف محسن قاسم بور، رئيس مجموعة علوم البيانات في Kingfisher: “لقد تم إنفاق أكبر قدر من الوقت والطاقة في بناء فريق، بدلاً من التكنولوجيا”. وبينما كانت التكنولوجيا سهلة التنفيذ نسبيًا، يقول: “كانت هناك العديد من اجتماعات الامتثال، في محاولة لفهم ما هو جيد، وما هو مقبول وما هو غير صحيح. هناك الكثير من الأشياء المجهولة.”
بالنسبة لعملية تدريب نموذجية، يقول إن شركة Kingfisher اختارت بناء تقنية داخلية استحوذت على المعرفة من خبراء الأعمال اليدوية الذين يعملون في متاجرها: “إن تقريب المعرفة البشرية من هذه التكنولوجيا أمر مهم. لقد تم قضاء الكثير من الوقت للتأكد من أننا أحاطنا هذه النماذج بمعلوماتنا الداخلية.
على الرغم من أن قاسمبور يعترف بأن هذا النهج ليس مثاليًا بأي حال من الأحوال، إلا أن النسخة الأولية من المساعد الافتراضي يتم اختبارها من قبل خبراء الأعمال اليدوية في كاستوراما. ويضيف: “لا يزال يتعين علينا تحسين جوانب الدقة”.
الهدف من المشروع الأولي هو تكرار بعض الخبرات التي تحدث على أرض المتجر في متجر DIY عبر الإنترنت، حيث يستطيع العميل الحصول على المشورة من الموظفين ذوي المعرفة.
يتم استخدام عملية التصنيف لاسترداد المعلومات الأكثر صلة الموجودة في المستندات الداخلية التي تحتوي على نصائح DIY، كما يوضح قاسمبور: “الفكرة بأكملها ترتكز على نموذج لغوي كبير. لذا بدلاً من مجرد التوصل إلى إجابة عامة لسؤال كيفية طلاء حمامك، يمكننا أن نقول، “هذه هي الطريقة التي يعتقد جميع خبرائنا أنه يتعين عليك طلاء حمامك بها.” لذلك ستحصل على معلومات عامة، ولكن يتم استخدام آلية التصنيف أيضًا لجعل تجربة التسوق عبر الإنترنت أقرب قليلاً إلى التسوق في المتجر.
من بين المخاطر المرتبطة بـ LLMs هو أنها يمكن أن تولد معلومات لا معنى لها، في كثير من الأحيان يشار إليها باسم “الهلوسة”، وهي غير دقيقة. وللحد من مخاطر حدوث ذلك، يقول قاسمبور إن المساعد الافتراضي يستخدم طبقة فحص الإجماع، حيث يتم استخلاص المعلومات منها مزودي LLM متعددين التي تعمل باستخدام نماذج بيانات مختلفة تمامًا: “نحن نستخدم نموذجًا أساسيًا ونموذجًا خاصًا بالمهمة للإجابة على سؤال محدد ونحاول أن يكون لدينا نموذج لغة كبير آخر يتحقق ببساطة من المعلومات المتناقضة.” وفي حين أن هذا لا يضمن عدم حدوث الهلوسة، يضيف: «إن فرصة وجود خمسة أو ستة نماذج لغوية كبيرة مختلفة تقدم معلومات خاطئة تقل بشكل كبير».
يعتمد مشروع المساعد الافتراضي DIY على مجموعة من المبادرات بما في ذلك محرك توصية المنتج وتخصيصه المدعوم بالذكاء الاصطناعي في B&Q وScrewfix، والتي تولد بالفعل ما يصل إلى 10% من مبيعات التجارة الإلكترونية، والأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الشطب والتخليص. .
