Плагин для ассортиментного планирования на базе LLM
Ассортиментное планирование в ритейле — сложный процесс, включающий анализ данных, учет ограничений, моделирование и взаимодействие между специалистами, т.е. требующий глубоких знаний математических моделей и специфики рынка.
InteraSSort — это инновационная интерактивная платформа, которая объединяет большие языковые модели (LLM) с инструментами оптимизации. Она позволяет пользователям, используя естественный язык, формулировать задачи и получать оптимизированные решения.
Как работает:
1. Ввод запроса:
Пользователь задает вопрос на естественном языке, например: «Какой оптимальный ассортимент для магазина при ограничении в 10 товаров?».
2. Анализ запроса:
LLM обрабатывает запрос, распознавая ключевую информацию, такую как название набора данных, используемая модель выбора (например, MNL) и ограничения (например, максимальное количество товаров в ассортименте). Затем LLM преобразует запрос пользователя в структурированный формат (JSON), содержащий аргументы для вызова соответствующих функций оптимизации. Эта функция включает в себя различные слоты, такие как "модель", "набор данных" и "количество", для представления переменных и ограничений.
3. Валидация данных:
Система проверяет корректность введенных данных, включая диапазон значений и согласованность параметров.
- Проверка диапазона: InteraSSort убеждается, что значения параметров находятся в допустимых пределах. Например, если пользователь задает ограничение на размер ассортимента, система проверяет, что это число положительное и не превышает общего количества товаров в наборе данных.
- Проверка согласованности: InteraSSort анализирует согласованность различных параметров запроса. Например, система проверяет, что выбранная модель совместима с указанным набором данных.
4. Запуск алгоритмов оптимизации:
На основании запроса InteraSSort использует алгоритмы оптимизации, такие как Multinomial Logit (MNL), с помощью мощных инструментов, таких как Cplex или Gurobi. InteraSSort - это только оболочка, которая может работать с любыми другими алгоритмами оптимизации.
5. Предоставление результатов:
Оптимизационные расчеты преобразуются в удобный для понимания ответ. Например: «Рекомендуемые товары: A, B, C...».
6. Динамическая корректировка
Пользователь может уточнять запросы, добавлять ограничения или изменять параметры в процессе диалога.
Система была протестирована на датасете Ta-Feng, который включает 817,741 транзакцию. Пример запроса: «Оптимальный ассортимент с использованием модели MNL». InteraSSort успешно определила лучшие комбинации товаров, учитывая ограничения.
В итоге:
1. InteraSSort ускоряет принятие решений за счет интерактивного подхода.
2. Платформа снижает порог входа в сложные задачи оптимизации, позволяя работать с ними даже неспециалистам.
3. Благодаря гибкости, InteraSSort применима к различным бизнес-кейсам, включая планирование промоакций или управление запасами.
InteraSSort демонстрирует потенциал искусственного интеллекта в ритейле и открывает новые горизонты для цифровой трансформации.
Больше ежедневных статей и ссылок на материалы в телеграм-канале: