Как ИИ-бот подбирает рецепты для клиентов ВкусВилл
Привет! Это Smartbot Pro. Часто компании опасаются внедрять ИИ в бизнес-процессы, потому что нейросеть может фантазировать и выдавать ложную информацию. Например, наврать о цене товара и вызвать этим неразбериху и негатив у клиента.
Рассказываем, как создать бот, который ничего не сочиняет, корректно решает запросы пользователя и выполняет бизнес-задачу.
Задача — создать AI-бота для подбора рецептов
ВкусВилл — бренд полезных продуктов для здорового питания, сеть магазинов и сервис бесплатной доставки. У компании есть блог на сайте, где рассказывают о производстве, публикуют полезные статьи и рецепты блюд. Кроме того, ВкусВилл активно ведёт социальные сети и общается со своей аудиторией в мессенджерах.
Например, у компании есть несколько тематических каналов в Telegram: «Мы сделали Эко!», «Скидки», «Добрые проекты». Также ВкусВилл общается с аудиторией в групповом чате. Здесь компания делится новостями, информацией о новинках, отвечает на вопросы клиентов. А участники — общаются между собой, обмениваются отзывами о продуктах, рецептами и фотографиями блюд.
Чтобы поддерживать интерес аудитории и повышать её вовлечённость, администраторы чата запускают различные активности. Например, разыгрывают бонусы за рекомендации продуктов, проводят конкурсы, опросы и интерактивы, внедряют чат-боты.
Одна из часто обсуждаемых тем в чате — рецепты блюд. Участники спрашивают советы друг у друга и делятся идеями. Поэтому ВкусВилл решили запустить полезный инструмент — AI-бота, который подбирает рецепт по запросу пользователя. Для реализации проекта компания обратилась в Smartbot.
«В нашем Telegram-канале „ВкусВилл“ активное сообщество с креативными и вовлечёнными покупателями, которые очень любят готовить. И хотя на сайте есть множество удобных фильтров и категорий для выбора рецептов, нам хотелось именно в рамках чата в Telegram подключить бота, который бы по запросу советовал, что приготовить»
Обучили бота по базе данных из 1500 рецептов
Команда Smartbot разработала ИИ-модель на базе OpenAI. Чтобы получить рецепт, пользователь тегает бота в чате, вводит свой запрос и получает ответ.
По ссылке из сообщения можно перейти на сайт ВкусВилл, прочитать рецепт и в один клик добавить все нужные товары в корзину. Это помогает сократить покупательский путь — чем проще и быстрее клиент может сделать заказ, тем выше вероятность покупки. Таким образом, бот не только подбирает рецепты, но и помогает увеличивать продажи.
Модель обучали по базе данных с сайта ВкусВилл. Она состоит из 1500 рецептов, которые разделены на 30 категорий по 4 параметрам: популярности, тематике, основному ингредиенту и типу блюда. Чтобы подобрать рецепт, бот ориентируется по следующим критериям:
- название блюда;
- категория;
- сложность приготовления.
Если пользователь не знает, что он хочет приготовить, можно попросить чат-бот прислать рецепты «на свой вкус». Бот выберет три рандомных блюда из базы и отправит ответ.
«Кажется, что механика у бота довольно простая — „вопрос-ответ“. Но это как раз тот случай, когда сложный механизм скрывается „под капотом“ — обучение AI-модели по большому объёму данных, разветвлённый сценарий и множество настроек. При этом клиентам ВкусВилл удобно пользоваться ботом — нет ничего лишнего, в три клика можно получить рецепт и заказать продукты, чтобы приготовить блюдо»
Как решили проблему рандомных ответов нейросети
Особенность искусственного интеллекта в том, что он может фантазировать. Например, заменить домен RU. на COM. в ссылке, что сделает её некорректной. В боте для ВкусВилл мы исключили подобные ситуации — настроили механику так, чтобы ИИ не преобразовывал информацию из базы знаний по своему усмотрению.
«ВкусВилл заботится о своих клиентах и гордится своим лояльным комьюнити. Поэтому нам важно было сделать чат-бот, который не будет фантазировать и корректно решит запрос пользователя»
Например, когда рецепта нет в базе знаний, чат-бот ничего не придумывает — он сообщает, что не смог найти подходящее блюдо, и рекомендует другие.
Бот ВкусВилл распознаёт не только конкретный запрос с названием блюд или продуктов, но и контекст. Он анализирует информацию и пробует подобрать подходящие варианты.
Чаще всего бот достаточно точно понимает, что хочет найти пользователь, и направляет релевантные ответы. Вот ещё несколько примеров, где в запросе нет названия блюд и продуктов:
Иногда искусственный интеллект ошибается или не до конца понимает, что нужно пользователю. В таком случае он может подобрать не совсем подходящий рецепт.
"Искусственный интеллект постоянно совершенствуется и становится всё умнее и точнее. Даже если вы не включили в базу знаний какие-то параметры, например, что это блюдо для мужской компании, нейросеть всё равно сможет проанализировать данные и подобрать подходящий вариант.
Да, иногда искусственный интеллект ошибается. Но, чем больше данных будет в базе знаний, тем точнее и корректнее будут его ответы, поэтому нужно обучать модель. Тогда и удовлетворённость пользователей будет высокой, потому что бот решит их запрос правильно", — Маргарита Нечитайло, руководитель направления разработки чат-ботов Smartbot
Вывод
Часто компании сомневаются, стоит ли внедрять AI-ботов в свои бизнес-процессы, потому что он может фантазировать и отвечать неверно. Кейс ВкусВилл показывает, что возможно создать ИИ-модель, которая будет давать чёткие ответы на запросы пользователя, ничего не сочиняя.
"Ребята из Smartbot отлично поняли и выполнили задачу: бот выдаёт не просто выборку из случайных рецептов, а опирается на сам запрос покупателя и подбирает рецепт по конкретным словам, поводам или даже просто по настроению.
В чате уже действуют различные постоянные активности (тот же рекомендательный бот), поэтому в дальнейшем планируем использовать бота с рецептами в связке с нашими другими механиками", — Артемий Кусаков, лидер источника комьюнити ВкусВилл