Lowe tinh chỉnh các mô hình của OpenAI để cải thiện chất lượng dữ liệu thương mại điện tử

Lowe's là một công ty cải thiện nhà ở thuộc Fortune 50, xử lý khoảng 16 triệu giao dịch của khách hàng mỗi tuần tại Hoa Kỳ. Lowe's đã trở thành nhà bán lẻ đa kênh hàng đầu, sử dụng công nghệ tốt nhất trong phân khúc để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và cộng sự. Nhóm dữ liệu và AI tại Lowe's đã nhìn thấy cơ hội cải thiện hơn nữa chất lượng dữ liệu trong tìm kiếm trên trang web của mình bằng cách tinh chỉnh mô hình OpenAI.

Việc trình bày chính xác thông tin sản phẩm cho khách hàng trong suốt hành trình mua sắm là một thách thức mà các nhà bán lẻ lớn phải đối mặt, nhằm đảm bảo rằng những gì người mua hàng đặt hàng sẽ được thể hiện chính xác khi giao hàng.

Để nâng cao trải nghiệm mua sắm cho khách hàng của Lowe's trên Lowes.com, nhóm Dữ liệu và AI của Lowe's muốn cải thiện độ chính xác của mô tả sản phẩm. Mô tả không chính xác khiến Lowe's khó lập kế hoạch và sắp xếp hàng tồn kho, đồng thời tạo ra sự cản trở trong trải nghiệm mua sắm trực tuyến. Ví dụ, nếu khách hàng tìm kiếm 'vòi nước phòng tắm bằng đồng', họ có thể thấy nhiều vòi nước phòng tắm bằng crôm thay thế. Tương tự như vậy, tìm kiếm 'máy rửa chén 18 inch' có thể đưa ra kết quả là máy rửa chén 24 inch do tiêu đề hoặc mô tả danh mục sản phẩm không chính xác. Do đó, ít khách hàng có thể hoàn tất giao dịch mua hàng trên Lowes.com hơn.

• Tài khoản ChatGPT Plus chính hãng tại đây!

Thách thức của việc gắn thẻ sản phẩm chính xác là điều quen thuộc với các nhà bán lẻ trực tuyến và thậm chí là các nhóm AI. Các kỹ sư AI đã sử dụng các kỹ thuật từ việc khớp mã thông báo cơ bản với các biểu thức chính quy dựa trên quy tắc đến các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nâng cao để giải quyết những thách thức này. Sau đó, con người xác minh các lỗi được gắn cờ, nhưng tỷ lệ lỗi của con người có thể cao. Sự can thiệp của con người cũng gây gánh nặng cho các cộng sự với khối lượng công việc bổ sung không giải quyết được vấn đề về các lỗi được gắn cờ không chính xác.