Silnik rekomendacji zakupowych AI dla Good Sort

Zakupy napędzane przez AI

Tło projektu

WEBSENSA jest jednym z partnerów technologicznych stojących za Good Sort – przełomową platformą zakupową opartą na sztucznej inteligencji, która ma szansę zrewolucjonizować sposób podejmowania decyzji zakupowych.

W erze nadmiaru informacji konsumenci coraz częściej gubią się wśród setek opinii i recenzji. Good Sort rozwiązuje ten problem, łącząc moc AI z wiedzą ekspertów, aby dostarczać użytkownikom rzetelne, spersonalizowane rekomendacje produktów.

Zrozumienie potrzeb klienta

Misją Good Sort jest uproszczenie procesu zakupowego poprzez dostarczanie użytkownikom eksperckich rekomendacji dopasowanych do ich potrzeb.

Celem projektu było stworzenie systemu, który pozwoli uniknąć przeciążenia informacyjnego i zapewni użytkownikom dostęp do wiarygodnych porad wspierających decyzje zakupowe.

Good Sort dąży do tego, by zakupy były szybsze, prostsze i bardziej trafne – dzięki inteligentnej analizie danych i wiedzy ekspertów.

Opis projektu

Kluczowym wkładem WEBSENSA w projekt Good Sort było opracowanie wydajnego pipeline’u AI do transkrypcji i adnotacji wideo, który zasila bazę wiedzy wykorzystywaną przez system rekomendacyjny platformy.

Wyzwanie polegało na przetworzeniu ogromnej ilości danych pochodzących z podcastów i materiałów wideo tworzonych przez ekspertów. WEBSENSA opracowała w tym celu dwustopniowe rozwiązanie:

1. Transkrypcja wspierana przez AI – zaawansowany model AI automatycznie przetwarzał nagrania audio na tekst, zachowując bogate treści i insighty wypowiedzi ekspertów.
2. Inteligentna adnotacja – system rozpoznawał poszczególnych prelegentów w materiałach (np. podczas podcastów z wieloma osobami), przypisując konkretne rekomendacje do właściwego eksperta.
   Dzięki temu możliwe było dokładne przypisanie wiedzy i opinii do odpowiednich źródeł, co stanowi klucz dla działania mechanizmu RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Dane transkrybowane i oznaczone przez pipeline stanowią rdzeń bazy wiedzy Good Sort, z której AI uczy się rozumieć niuanse rekomendacji – takie jak cechy produktu, reputacja marki czy porównania między modelami.

Jak działa silnik rekomendacji Good Sort

Wyobraź sobie, że szukasz idealnego zegarka.

Zadajesz pytanie: „Jakie modele Patek Philippe nadają się do codziennego noszenia?”

AI Good Sort analizuje wiedzę setek ekspertów z bazy RAG i przedstawia Ci spersonalizowane rekomendacje – np. cytując wypowiedzi znanych kolekcjonerów, takich jak Yoni Ben-Yehuda czy Michael Fossner, i pokazując konkretne modele, które spełniają Twoje kryteria.

Użytkownik otrzymuje zsyntetyzowaną odpowiedź od „kolektywnego eksperta Good Sort”, który łączy najtrafniejsze spostrzeżenia z różnych źródeł.

Zarządzanie Big Data

Rola WEBSENSA nie ograniczała się do przetwarzania wideo.
Zespół odpowiadał również za zarządzanie ogromnymi zbiorami danych produktowych, niezbędnych do działania silnika rekomendacji.

W ramach projektu:

• przetworzono dane z tysięcy sklepów internetowych, obejmujące miliony produktów,
• zbudowano procesy ekstrakcji i transformacji danych w sposób zapewniający pełną integrację z systemem RAG,
• opracowano narzędzie do rozpoznawania modeli zegarków w popkulturze – np. w filmach, mediach społecznościowych czy artykułach. W tym celu dane były zbierane z publicznych źródeł, a następnie przypisywane do konkretnych modeli zegarków.

Rezultaty

Współpraca WEBSENSA i Good Sort przyniosła mierzalne efekty, znacząco zwiększając możliwości platformy:

• Tysiące godzin nagrań ekspertów zostało skutecznie przetworzonych i otagowanych,
• Silnik rekomendacyjny AI został wzbogacony o wiedzę ekspercką i kontekstową,
• Zintegrowano dane o milionach produktów z tysięcy sklepów,
• AI Good Sort potrafi teraz generować trafne, eksperckie rekomendacje w czasie rzeczywistym.

Zainspiruj się tym przykładem

Chcesz, by Twoja firma wykorzystywała AI do personalizacji ofert lub analizy treści eksperckich?

Zarezerwuj bezpłatną diagnozę i dowiedz się, jak w 30 dni uruchomić działającą platformę AI w swojej firmie.