Автор: Денис Аветисян
В статье представлена система, использующая возможности больших языковых моделей для автоматизированного поиска и предоставления ценных аналитических данных для продавцов в сфере электронной коммерции.
Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.
Бесплатный Телеграм канал
Предлагается иерархическая многоагентная система, основанная на LLM, с использованием подхода Plan-and-Execute и технологий RAG для повышения точности и скорости получения информации.
Сложность эффективного анализа больших объемов данных и извлечения полезных инсайтов остается серьезной проблемой для продавцов электронной коммерции. В данной работе представлена система ‘Insight Agents: An LLM-Based Multi-Agent System for Data Insights’, представляющая собой иерархическую многоагентную систему, основанную на больших языковых моделях (LLM), для предоставления персонализированных аналитических данных. Разработанная система демонстрирует высокую точность в 90% и низкую задержку (P90 менее 15 секунд) при автоматическом извлечении информации и решении задач. Способна ли подобная архитектура стать стандартом для интеллектуального анализа данных в сфере электронной коммерции и за ее пределами?
Проблемы Персонализированной Аналитики в Электронной Коммерции
Современные продавцы в сфере электронной коммерции сталкиваются с огромным потоком данных, поступающих из различных источников: от поведения покупателей на сайте до статистики продаж и маркетинговых кампаний. Однако, несмотря на изобилие информации, извлечение действительно полезных и применимых выводов представляет собой серьезную проблему. Продавцы часто тратят значительное время на анализ отчетов и графиков, но не могут быстро определить, какие изменения в стратегии приведут к увеличению прибыли или улучшению клиентского опыта. Это связано не только с объемом данных, но и с их разнородностью и сложностью, требующими специализированных навыков и инструментов для эффективной обработки и интерпретации. В результате, ценные возможности для оптимизации бизнеса остаются незамеченными, а конкурентные преимущества теряются в море информации.
Традиционные методы анализа данных электронной коммерции зачастую не способны обеспечить персонализированные и своевременные ответы на конкретные запросы продавцов. Стандартные отчеты и агрегированные показатели, как правило, предоставляют общую картину, игнорируя нюансы, важные для решения специфических проблем отдельного продавца. Системы, основанные на заранее заданных шаблонах или фиксированных фильтрах, не адаптируются к меняющимся потребностям и не учитывают уникальный контекст каждого случая. Это приводит к задержкам в получении необходимой информации, неэффективному использованию ресурсов и, в конечном итоге, к упущенным возможностям для оптимизации бизнеса и повышения прибыльности. Сложность заключается в огромном объеме и разнообразии данных, а также в необходимости быстрого выявления закономерностей и тенденций, релевантных конкретному вопросу.
Остро стоит задача создания системы, способной понимать сложные запросы продавцов в сфере электронной коммерции и извлекать релевантные данные из огромных массивов информации. Современные методы часто оказываются неэффективными при обработке неоднозначных или многокомпонентных вопросов, требующих анализа различных источников данных и выявления скрытых взаимосвязей. Такая система должна обладать развитыми возможностями семантического анализа, позволяющими точно интерпретировать намерения пользователя, и интеллектуальными алгоритмами поиска, обеспечивающими быстрый доступ к наиболее значимой информации. Разработка подобного инструмента позволит продавцам оперативно получать ответы на критически важные вопросы, оптимизировать стратегии продаж и повышать эффективность бизнеса в условиях жесткой конкуренции.
Интеллектуальные Агенты: Иерархическая Многоагентная Система
Агенты Insight спроектированы как иерархическая многоагентная система, использующая большие языковые модели (LLM) для решения задачи извлечения аналитической информации из данных. Данная архитектура предполагает разделение системы на несколько уровней агентов, каждый из которых выполняет специализированную функцию в процессе анализа. Использование LLM позволяет агентам понимать сложные запросы, эффективно обрабатывать большие объемы данных и генерировать структурированные, релевантные ответы. Иерархическая структура обеспечивает масштабируемость и гибкость системы, позволяя адаптироваться к различным типам данных и аналитических задач, а также повышает надежность и точность результатов.
Система Insight Agents функционирует на основе парадигмы «Планирование и Исполнение», что подразумевает предварительное формирование стратегии извлечения данных перед непосредственным доступом к информации о продавцах. На этапе планирования система определяет необходимые шаги и логику запроса, оптимизируя процесс получения релевантных данных. Это позволяет избежать неэффективного поиска и гарантирует, что извлекаемая информация точно соответствует поставленной задаче, повышая точность и скорость анализа данных о продавцах.
Архитектура системы, основанная на иерархических агентах, позволяет декомпозировать сложные запросы на последовательность управляемых этапов. Это достигается путем разбиения исходного запроса на подзадачи, каждая из которых решается отдельным агентом или группой агентов. Такая декомпозиция снижает вычислительную сложность и вероятность ошибок, поскольку каждый этап фокусируется на конкретной части задачи. В результате, система обеспечивает более точные и релевантные ответы, поскольку обработка данных происходит поэтапно и контролируемо, а не как единая, сложная операция. Использование данного подхода особенно важно при работе с большими объемами данных и неоднозначными запросами.
Интеллектуальная Маршрутизация Запросов и Доступ к Данным
Агент-менеджер выполняет функцию центрального оркестратора, принимая на себя ответственность за первоначальную обработку запросов и их маршрутизацию. Он осуществляет предварительный анализ поступающих запросов, определяя их тип и назначение, после чего направляет их к соответствующему рабочему агенту для дальнейшей обработки. Этот процесс включает в себя как синтаксический, так и семантический анализ запроса, обеспечивая корректное распределение задач между различными компонентами системы. Фактически, агент-менеджер выступает в роли диспетчера, оптимизирующего поток запросов и гарантирующего эффективное использование ресурсов.
В системе используется Agent Router, основанный на модели BERT, для классификации входящих запросов и направления их к соответствующему рабочему агенту. Этот маршрутизатор демонстрирует точность маршрутизации в 83%, что на 23% превышает показатели стандартного классификатора, построенного на базе больших языковых моделей (LLM). Применение BERT позволяет более эффективно анализировать семантическое значение запроса и, следовательно, точнее определять целевого агента для его обработки, обеспечивая повышенную производительность и точность всей системы.
Для обеспечения работы только в пределах своей области знаний, система использует механизм обнаружения запросов, выходящих за пределы компетенции (Out-of-Domain Detection), основанный на автоэнкодере. Этот метод позволяет идентифицировать запросы, которые система не может корректно обработать, и предотвращает выдачу нерелевантных ответов. Время обнаружения таких запросов с использованием автоэнкодера составляет менее 0.01 секунды, что существенно быстрее, чем при использовании методов, основанных на больших языковых моделях (LLM). Это обеспечивает высокую скорость ответа и предотвращает задержки, связанные с обработкой нерелевантных запросов.
Агенты-исполнители, такие как агент представления данных и агент генерации аналитических сведений, используют планировщик рабочих процессов данных (Data Workflow Planner) для получения и обработки данных посредством Data API. Этот планировщик автоматизирует последовательность операций, необходимых для извлечения информации из различных источников, её трансформации и подготовки к представлению пользователю. В процессе планирования учитываются зависимости между операциями, оптимизация последовательности запросов к API и обработка ошибок, что обеспечивает эффективное и надежное получение необходимых данных для выполнения запроса.
Генерация Действенных Инсайтов с Продвинутым Рассуждением
Агент генерации инсайтов использует обучение в контексте (In-Context Learning) и цепочку рассуждений (Chain of Thought prompting) для формирования детализированных и обоснованных ответов. Обучение в контексте позволяет агенту адаптироваться к конкретному запросу, используя примеры, предоставленные в самом запросе, без необходимости дополнительного обучения модели. Цепочка рассуждений, в свою очередь, заставляет агента последовательно излагать логические шаги, которые привели к определенному выводу, что повышает прозрачность и надежность предоставляемой информации. Данный подход обеспечивает не просто выдачу данных, а формирование осмысленных выводов, подкрепленных логическим обоснованием.
Агент генерации инсайтов не только извлекает релевантные данные, но и предоставляет объяснения логики, лежащей в основе этих данных. Это достигается за счет использования методов In-Context Learning и Chain of Thought prompting, которые позволяют агенту демонстрировать ход своих рассуждений. Предоставление обоснований позволяет продавцам получить более глубокое понимание полученных инсайтов, что способствует более эффективному принятию решений на основе данных и повышает доверие к результатам анализа.
Исполнитель рабочих процессов данных (Data Workflow Executor) отвечает за точный и эффективный сбор необходимых данных, используя оптимизированные запросы и механизмы кэширования для минимизации задержек. Планировщик рабочих процессов данных (Data Workflow Planner) координирует всю процедуру: определяет последовательность необходимых шагов, назначает задачи Исполнителю, контролирует выполнение и обрабатывает возможные ошибки. Взаимодействие между этими компонентами обеспечивает надежное и своевременное получение информации, необходимой для формирования аналитических выводов.
Комбинация продвинутых методов рассуждения и эффективного доступа к данным позволяет продавцам принимать решения, основанные на фактических данных, а не на предположениях. Предоставляя не только релевантную информацию, но и объяснение логики, лежащей в основе выводов, система способствует более глубокому пониманию тенденций и закономерностей в данных. Это, в свою очередь, позволяет оптимизировать стратегии продаж, повысить эффективность маркетинговых кампаний и улучшить общую результативность бизнеса за счет минимизации рисков, связанных с принятием необоснованных решений.
Оценка Эффективности и Перспективы Развития
Оценка эффективности интеллектуальных агентов осуществлялась посредством количественных метрик, позволяющих объективно измерить качество предоставляемых ответов. Ключевыми показателями выступали релевантность — степень соответствия ответа запросу продавца, корректность — точность и достоверность представленной информации, а также полнота — охват всех необходимых аспектов вопроса. Использование этих метрик позволило точно определить способность системы предоставлять значимые и полезные сведения для пользователей, а также выявить области для дальнейшей оптимизации и совершенствования алгоритмов обработки данных и формирования ответов.
Разработанная система Insight Agents (IA) продемонстрировала высокую эффективность, достигнув 89.5% точности ответов на вопросы, задаваемые продавцами в сфере электронной коммерции. При этом, 90% запросов обрабатываются системой с задержкой менее 15 секунд, что обеспечивает оперативность получения персонализированных данных и аналитической информации. Такая скорость и точность позволяют продавцам оперативно принимать обоснованные решения, оптимизируя свои стратегии и повышая эффективность бизнеса. Система предоставляет ценные сведения, адаптированные к конкретным потребностям каждого пользователя, что делает её незаменимым инструментом для анализа данных и улучшения показателей продаж.
Точность ответов на каждый вопрос является ключевым показателем способности системы предоставлять релевантную и достоверную информацию для продавцов. Данный параметр, оценивающий правильность ответа на конкретный запрос, напрямую влияет на принятие обоснованных бизнес-решений. Высокая точность свидетельствует о надежности системы в извлечении и интерпретации данных, что позволяет продавцам оперативно решать возникающие задачи и оптимизировать свою деятельность. В ходе тестирования системы Insight Agents, данный показатель достиг значительных значений, подтверждая ее эффективность в предоставлении персонализированных данных и аналитических сведений.
Разработанная многоагентная система представляет собой масштабируемую и адаптируемую основу для предоставления персонализированных аналитических данных. В отличие от традиционных систем, требующих значительной переработки при изменении объемов данных или запросов пользователей, данная архитектура позволяет легко добавлять новых агентов и корректировать существующие, обеспечивая гибкость и эффективность. Это достигается за счет децентрализованной структуры, где каждый агент специализируется на определенной задаче, а взаимодействие между ними позволяет формировать комплексные ответы на запросы пользователей. Такой подход не только повышает скорость обработки данных, но и обеспечивает устойчивость системы к изменениям в бизнес-среде, что особенно важно для динамично развивающихся платформ электронной коммерции, нуждающихся в оперативном анализе больших объемов информации.
Дальнейшие исследования системы Insight Agents сосредоточены на значительном расширении её базы знаний и углублении возможностей логического вывода. Планируется интеграция более широкого спектра данных, включая информацию о тенденциях рынка, потребительском поведении и конкурентном анализе. Улучшение способностей к рассуждению позволит агентам не просто предоставлять ответы на конкретные запросы, но и выявлять скрытые закономерности, предлагать проактивные решения и прогнозировать будущие результаты для продавцов. Такой подход обещает повысить эффективность системы и предоставить пользователям более ценные и персонализированные инсайты, необходимые для принятия обоснованных бизнес-решений.
Исследование представляет собой не попытку построить идеальную систему анализа данных, а скорее создание условий для её органического роста. Как и в любой сложной экосистеме, ключевым является не жесткий контроль, а способность адаптироваться к изменениям и самовосстанавливаться. Авторы Insight Agents, по сути, закладывают семена, позволяя агентам взаимодействовать и развиваться, а не диктуя им каждое действие. Блез Паскаль однажды заметил: «Всякое несчастье происходит от того, что человек не умеет спокойно сидеть в комнате». В контексте данной работы это можно интерпретировать как признание того, что попытки чрезмерного контроля над данными и процессами анализа могут привести к нежелательным последствиям, и что истинная ценность заключается в создании системы, способной к самостоятельному обучению и адаптации, подобно тому, как человек учится находить покой в настоящем моменте.
Что дальше?
Представленная система, как и любая итерация в области многоагентных систем на основе больших языковых моделей, — это не архитектурное решение, а скорее — предсказание будущих сбоев. Каждый новый «деплой» — маленький апокалипсис, в котором непредсказуемость взаимодействия агентов обнажает скрытые зависимости. Точность и низкая латентность — это лишь временные иллюзии, пока система растёт и усложняется. Вопрос не в оптимизации отдельных агентов, а в понимании того, как их коллективное поведение порождает emergent свойства, которые невозможно предвидеть.
Настоящая проблема заключается не в извлечении данных, а в их интерпретации. Система может выдать «персонализированные инсайты», но кто гарантирует, что эти инсайты действительно полезны, а не просто отражают существующие предрассудки или шум в данных? И чем сложнее становится система, тем труднее становится отследить происхождение каждого «инсайта» и оценить его достоверность. Документация? Никто не пишет пророчества после их исполнения.
Будущее, вероятно, за системами, которые не стремятся к «инсайтам», а к построению правдоподобных нарративов. Не к поиску истины, а к созданию убедительных историй на основе данных. И, возможно, самое важное — к осознанию того, что любая система — это не инструмент, а экосистема, которую можно лишь выращивать, а не строить. И в этой экосистеме неизбежно будут появляться мутации, хищники и жертвы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.20048.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- AXS ПРОГНОЗ. AXS криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ЗЛОТОМУ
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
2026-01-29 10:11