Aplikace generativní umělé inteligence: chatboti v e-commerce
Autor(ka) práce:
Kubánek, Martin
Typ práce:
Bakalářská práce
Vedoucí práce:
Chudán, David
Oponenti práce:
Zamazal, Ondřej
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Bakalářská práce se zabývá využitím generativní umělé inteligence pro vývoj pokročilých e- commerce chatbotů a jejich integrací do stávajících online komunikačních kanálů e-shopů. Práce nejprve poskytuje stručný přehled vývoje chatbotů od historických systémů, jako je ELIZA až po současné velké jazykové modely typu GPT. Následně porovnává a analyzuje různé možnosti implementace umělé inteligence do chatbotů, zaměřuje se na porovnání tvorby vlastního velkého jazykového modelu, fine-tuning již předtrénovaných modelů a také využití systému RAG, který vhodně kombinuje generativní schopnosti umělé inteligence a schopnost vyhledávání relevantních informací ze znalostní databáze. Na základě tohoto porovnání je pro specifické potřeby e-commerce vybrán a detailně rozebrán RAG systém, který efektivně spojuje generativní schopnosti s vyhledáváním v podnikové znalostní bázi. V návaznosti na tuto volbu jsou definovány požadavky a funkcionality pro chatbota. Detailně je popsán návrh zvolené RAG architektury a její praktická implementace do funkčního prototypu obchodního asistenta pro e-shop. Závěr práce je věnován vyhodnocení použitého řešení a jeho porovnání s lidským operátorem z hlediska klíčových metrik: nákladů, rychlosti odezvy a kvality poskytovaných odpovědí.
Applications of Generative Artificial Intelligence: Chatbots in e-commerce
Autor(ka) práce:
Kubánek, Martin
Typ práce:
Bachelor thesis
Vedoucí práce:
Chudán, David
Oponenti práce:
Zamazal, Ondřej
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
The bachelor thesis deals with the use of generative artificial intelligence for the development of advanced e-commerce chatbots and their integration into existing online communication channels of e-shops. The thesis first provides a brief overview of the evolution of chatbots from historical systems such as ELIZA to current large language models such as GPT. It then compares and analyses different options for implementing artificial intelligence in chatbots, focusing on the comparative creation of a custom large language model, fine-tuning of already pre-trained models, as well as the use of a RAG system that appropriately combines the generative capabilities of artificial intelligence and the ability to retrieve relevant information from a knowledge base. Based on this comparison, a RAG system that effectively combines generative capabilities and enterprise knowledge base retrieval is selected and discussed in detail for specific e-commerce needs. Following this choice, requirements and functionalities for the chatbot are defined. The design of the chosen RAG architecture and its practical implementation into a working prototype of a business assistant for an e-shop is described in detail. Finally, the thesis is dedicated to the evaluation of the solution used and its comparison with a human operator in terms of key metrics: cost, response speed and quality of the provided answers.