Адаптивний бот-консультант для систем електронної комерції на основі нейромережевої архітектури «ТРАНСФОРМЕР»

Abstract

The article conducts a comprehensive study of the problem of automating customer communication in modern e-commerce systems. It is determined that existing scenario-based approaches to building chatbots have exhausted their potential given the growing demands for personalization and speed of service. A new information technology for creating an intelligent consultant bot is proposed, based on a hybrid combination of Large Language Models (LLM) of the Transformer architecture and RAG (Retrieval-Augmented Generation) methodology. This approach enables natural response generation using up-to-date product data stored in a relational database. The shortcomings of existing commercial solutions are analyzed in detail, and the advantages of the developed system are formulated.

У статті проведено комплексне дослідження проблеми автоматизації комунікації з клієнтами в сучасних системах електронної комерції. Визначено, що існуючі сценарні підходи до побудови чат-ботів вичерпали свій потенціал в умовах зростаючих вимог до персоналізації та оперативності обслуговування. Запропоновано нову інформаційну технологію створення інтелектуального бота-консультанта, що базується на гібридному поєднанні великих мовних моделей (LLM) архітектури «Трансформер» та методології RAG (Retrieval-Augmented Generation). Такий підхід дозволяє забезпечити генерацію природних відповідей з використанням актуальних даних про товари, що зберігаються у реляційній базі даних. Детально проаналізовано недоліки існуючих комерційних рішень та сформульовано переваги розробленої системи.