Resumiendo la AVA: alcance de I+D

AVA es un asistente de voz autónomo 100% dedicado a las empresas de comercio electrónico, especialmente, a toda la comunicación mantenida por sus departamentos de atención al cliente — es decir, productos (características, precios, especificaciones, etc.). Preguntas simples, como “disponibilidad del producto”, o términos como “devoluciones”, también son importantes; sin embargo, manejar estas consultas es relativamente fácil y no es un desafío en sí. El asistente debe manejar el conocimiento del producto como lo haría un ser humano para garantizar una experiencia de compra similar a la que podemos encontrar en las tiendas físicas.

Organizar todo este conocimiento es una cosa. Sin embargo, las personas preguntan principalmente sobre cosas que no están listadas en la descripción del producto; extraerlo de las descripciones, así como de conversaciones pasadas, es el “x” de la cuestión.

Alcance, Desafíos y Hitos de I+D

Además de hablar sobre descripción o conversación con los clientes, AVA fue creada para ser un producto comercial. Lo que es aún más importante: será un producto vendido en el modelo B2B para tiendas en línea de cualquier tamaño.

Administrar un negocio de comercio electrónico requiere muchas especializaciones diferentes y experiencia práctica. Es crucial proporcionar soluciones fáciles de introducir y mantener. Por lo tanto, necesitamos automatizar el proceso de “construcción” del asistente, tanto como sea posible, teniendo en mente la calidad del producto final — un asistente de voz especializado y dedicado a una tienda específica. Así, AVA será “máquinas de desarrollo de máquinas”.

Comenzaremos desarrollando un algoritmo responsable de la creación de un modelo de lenguaje adaptado al comercio electrónico, trabajando en corpus textuales consistentes en descripciones de productos extraídas de diversas empresas de comercio electrónico en diversos sectores. Es la base para la próxima etapa: algoritmos de PNL, de los cuales dos son particularmente interesantes — serán el núcleo de la plataforma AVA.

 

gMAP y MAP

El aspecto más crucial del proyecto es adaptar la plataforma a las diversas tiendas y estructuras de datos que podemos encontrar entre ellas. Por ejemplo, algunas empresas de comercio electrónico trabajan con datos altamente estructurados (consistentes en una jerarquía de categorías de productos); otras no. Además, necesitamos que las c

aracterísticas del producto también estén estructuradas. Llamamos a esta pieza “MAP&#8221;: Mapa de Atributos que describe productos.</p> <p>El MAP es el centro de nuestro asistente. Es un espacio vectorial multidimensional, organizando el conocimiento del asistente sobre los productos. Cada producto se coloca automáticamente en este espacio, creando un modelo único para cada tienda por separado.</p> <p>La creación de objetos complejos como el MAP es laboriosa y requiere conocimiento técnico. Simultáneamente, como mencionamos arriba, quienes trabajan con comercio electrónico necesitan soluciones fáciles de usar, rápidas y confiables. Para esto, pondremos a disposición el &#8220;gMAP&#8221;: generador de MAPs.</p> <p>Proporciona la máxima simplificación posible del trabajo necesario para crear el MAP, aplicando algoritmos de aprendizaje automático (<em>machine learning</em>) e interfaz gráfica para modificaciones manuales del MAP (aprendizaje activo).</p> <p><script type="gutenberg">{"name":"form","acf":null}

Combustible para AVA

El gMAP utiliza datos de tres fuentes diferentes:

• El plugin de edrone, que rastrea el comportamiento de los clientes y lo pasa a la plataforma de edrone;
• La API de la plataforma de comercio electrónico, que es útil para buscar datos del producto, pero no todas las plataformas proporcionan su API; y
• El feed de productos, que se utiliza ampliamente en comercio electrónico como una lista universal de productos, utilizada para diversos fines, especialmente marketing, publicidad y monitoreo de inventario.

El feed de productos es la fuente más completa de conocimiento del producto. Contiene el nombre del producto, descripción, fotos, nombre de la categoría, productor, precio, disponibilidad, envío y otra información valiosa. AVA extraerá de las conversaciones toda la información no incluida en las descripciones de los productos — disponible a través del plugin de edrone (API).

Arquitectura de AVA

Próximos desafíos

En el roadmap de AVA, existen hitos no incluidos en la descripción anterior, también dignos de mención:

• Recomendador de búsqueda — consiste en algoritmos responsables de combinar productos con los requisitos de los clientes y hacer preguntas adicionales, si es necesario, para una recomendación eficaz de producto (también soportado por filtrado colaborativo y análisis de afinidad).
• Prototipo de algoritmo para manejar atributos universales de productos específicos de comercio electrónico — en varios sectores de comercio electrónico, los productos tienen algunas características universales con las que son descritos; es decir, el “tamaño” en la industria de la moda es un excelente ejemplo de tal característica.
• Módulo NLU — capaz de extraer los principales requisitos de los clientes de comercio electrónico.

¿Estás interesado en unirte a nosotros en este desafío?

El Centro Nacional de Investigación y Desarrollo — una agencia polaca de implementación con la misión de apoyar a empresas y unidades científicas polacas en el desarrollo de sus habilidades para crear y hacer uso de soluciones basadas en resultados de investigación — ya nos ha concedido 2,5 millones de dólares para invertir en el proyecto de AVA.

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