Phát triển công nghệ tìm kiếm trong thương mại điện tử: Từ văn bản đến mô hình lớn

Trong lĩnh vực thương mại điện tử, công nghệ tìm kiếm đã trải qua nhiều giai đoạn tiến hóa từ việc sử dụng kỹ thuật tìm kiếm văn bản cơ bản đến việc ứng dụng các mô hình học máy, học sâu và hiện tại là mô hình lớn. Ông Tề Châu Vỹ, Giám đốc Công nghệ Mô hình lớn của JD Retail, đã chia sẻ về quá trình này.

Giai đoạn đầu tiên: Tìm kiếm văn bản

Ở giai đoạn đầu tiên, công nghệ tìm kiếm chủ yếu dựa trên kỹ thuật tìm kiếm văn bản cơ bản và việc kết nối người và hàng hóa thông qua quy tắc và thống kê.

Giai đoạn thứ hai: Học máy

Đến giai đoạn thứ hai, việc sử dụng công nghệ học máy đã giúp cải thiện hiểu biết về ý định của người dùng và sản phẩm thông qua phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thống kê. Các mô hình học máy được sử dụng để tăng cường chuyển đổi và tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm.

Giai đoạn thứ ba: Học sâu

Ở giai đoạn học sâu, công nghệ mạng nơron sâu (DNN) đã cải thiện đáng kể khả năng hiểu ý định của người dùng và sản phẩm. Việc tìm kiếm sản phẩm cũng được cải thiện bằng cách sử dụng vector ngữ nghĩa gần đúng (ANN), tìm kiếm đa phương thức và kỹ thuật khớp nơron.

Giai đoạn thứ tư: Mô hình lớn

Hiện tại, ngành đang trải qua giai đoạn của mô hình lớn, trong đó tương tác giữa người dùng và hệ thống chuyển từ hướng dẫn đơn phương sang giao tiếp tự nhiên hai chiều. Điều này giúp giải quyết vấn đề tổng quát hóa dài hạn và cải thiện hiệu suất tìm kiếm và liên quan.

Các thách thức và giải pháp

Ông Tề Châu Vỹ cũng đề cập đến một số thách thức khi áp dụng mô hình lớn vào thương mại điện tử, bao gồm khả năng hiểu biết về kiến thức sản phẩm chung, hiểu ngữ cảnh cá nhân, vấn đề thời gian thực, vấn đề chi phí và tốc độ, cũng như vấn đề an toàn dữ liệu.

Để giải quyết những thách thức này, nhóm của ông Tề đã áp dụng hai phương pháp chính: tăng cường huấn luyện trước với dữ liệu và kiến thức mới, và sử dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) bao gồm KG-RAG, RAG cho tìm kiếm sản phẩm và RAG cho tìm kiếm web.

Nhìn về tương lai

Ông Tề cho rằng, mô hình lớn sẽ tiếp tục phát triển và tạo ra các ứng dụng mới, nhưng hiện tại chưa có ứng dụng siêu cấp nào xuất hiện. Mặc dù vậy, việc ứng dụng mô hình lớn để tối ưu hóa các mô hình kinh doanh hiện có vẫn mang lại giá trị kinh tế đáng kể.

Ông Tề cũng dự đoán rằng, thế hệ tiếp theo của tìm kiếm AI trong thương mại điện tử sẽ là hoàn toàn dựa trên mô hình lớn hoặc công nghệ AGI, với sản phẩm dạng trợ lý ảo số, tương tác tự nhiên đa phương thức, và khả năng cung cấp dịch vụ hậu mãi tự động.

Ngoài ra, ông Tề cũng đưa ra một số lời khuyên cho các doanh nghiệp muốn áp dụng mô hình lớn. Đối với sản phẩm sáng tạo, nên bắt đầu bằng cách sử dụng dịch vụ API của mô hình lớn. Đối với việc tối ưu hóa mô hình, nên sử dụng mô hình mở nguồn hiệu quả để giảm chi phí huấn luyện.

Kết luận

Thương mại điện tử đang chứng kiến sự tiến bộ không ngừng trong việc sử dụng công nghệ tìm kiếm dựa trên mô hình lớn. Mặc dù còn nhiều thách thức cần vượt qua, nhưng tiềm năng kinh tế và khả năng cải thiện hiệu suất là rất lớn.

Từ khóa

• Tìm kiếm thương mại điện tử
• Mô hình lớn
• AI
• Học máy
• Học sâu