Learn by Selling: Equipping Large Language Models with Product Knowledge for Context-Driven Recommendations

要約

大規模言語モデル (LLM) の急速な進化により、コンテキスト駆動型の製品レコメンデーションなどのアプリケーションに新たな可能性が開かれました。
ただし、この状況におけるこれらのモデルの有効性は、製品在庫の包括的な理解に大きく依存します。
この論文では、製品 ID を含む合成検索クエリに状況に応じて応答するように LLM をトレーニングすることで、LLM に製品知識を提供する新しいアプローチを紹介します。
私たちはこの方法を徹底的に分析し、その有効性を評価し、利点を概説し、その制約を強調します。
この文書では、このアプローチの潜在的な改善点と将来の方向性についても説明し、製品推奨における LLM の役割についての包括的な理解を提供します。

要約(オリジナル)

The rapid evolution of large language models (LLMs) has opened up new possibilities for applications such as context-driven product recommendations. However, the effectiveness of these models in this context is heavily reliant on their comprehensive understanding of the product inventory. This paper presents a novel approach to equipping LLMs with product knowledge by training them to respond contextually to synthetic search queries that include product IDs. We delve into an extensive analysis of this method, evaluating its effectiveness, outlining its benefits, and highlighting its constraints. The paper also discusses the potential improvements and future directions for this approach, providing a comprehensive understanding of the role of LLMs in product recommendations.

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