Walmart: генеративный ИИ создал и улучшил более 850 млн полей каталога

Каталог товаров Walmart содержит названия, размеры, цвета, материалы и другие атрибуты, на которые опираются страницы товаров. Компания рассказала об использовании генеративного ИИ для этого массива данных на отчётном звонке в августе 2024 года. Автор источника, консультант по розничным технологиям, связывает задачу с тем, что каталог должен стать единым надёжным источником информации о товарах, а в эпоху ИИ-агентов покупателей товары с неполными атрибутами рискуют не попасть в подборки.

По описанию автора источника, большие языковые модели извлекают и проверяют атрибуты товаров. На первом этапе одна модель автоматически получает из текстов и изображений цвет, размер, материал и другие характеристики. На втором этапе отдельная модель, выполняющая роль агента контроля качества, дообучена на эталонных метках экспертов (верно, неверно, промежуточно) и отбирает для проверки атрибуты, точность которых ниже порога 90–95% в зависимости от атрибута. Разделение ролей автора и редактора автор источника называет основой повышения точности.

На отчётном звонке в августе 2024 года Walmart сообщила, что с помощью генеративного ИИ создала и улучшила более 850 млн полей данных в каталоге товаров. По словам компании, вручную за тот же период потребовалось бы примерно в 100 раз больше сотрудников. Генеральный директор Дуг Макмиллон заявил, что компания находит конкретные способы улучшать с помощью генеративного ИИ опыт клиентов, участников программы лояльности и сотрудников.