Tác giả: Haziqa Sajid
Cập nhật vào ngày 21 tháng 8 năm 2024

Các hệ thống gợi ý có mặt ở khắp mọi nơi—dù bạn đang sử dụng Instagram, Netflix hay Amazon Prime. Một điểm chung giữa các nền tảng này là tất cả đều sử dụng hệ thống gợi ý để cá nhân hóa nội dung theo sở thích của bạn.

Các hệ thống gợi ý truyền thống chủ yếu được xây dựng dựa trên ba phương pháp chính: lọc cộng tác, lọc theo nội dung và phương pháp kết hợp. Lọc cộng tác gợi ý các mục dựa trên sở thích của người dùng tương tự. Trong khi đó, lọc theo nội dung đề xuất các mục phù hợp với các tương tác trước đây của người dùng. Phương pháp kết hợp kết hợp những ưu điểm của cả hai phương pháp trên.

Những kỹ thuật này hoạt động khá tốt, nhưng các hệ thống gợi ý dựa trên LLM đang nổi bật hơn nhờ vào khả năng vượt qua các hạn chế của hệ thống truyền thống. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về những hạn chế của các hệ thống gợi ý truyền thống và cách các hệ thống tiên tiến có thể giúp khắc phục chúng.

Hạn chế của Các Hệ thống Gợi ý Truyền thống

Mặc dù đơn giản, các hệ thống gợi ý truyền thống vẫn gặp phải những thách thức đáng kể, chẳng hạn như:

• Vấn đề Khởi đầu Lạnh: Khó khăn trong việc tạo ra các gợi ý chính xác cho người dùng hoặc mục mới do thiếu dữ liệu tương tác.
• Vấn đề Mở rộng Quy mô: Thách thức trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn và duy trì khả năng phản hồi theo thời gian thực khi số lượng người dùng và danh mục mục tăng lên.
• Hạn chế Cá nhân hóa: Quá khớp với sở thích hiện tại của người dùng trong lọc theo nội dung hoặc không nắm bắt được các sở thích tinh tế trong lọc cộng tác.
• Thiếu Đa dạng: Các hệ thống này có thể giới hạn người dùng vào những sở thích đã thiết lập, dẫn đến thiếu những gợi ý mới mẻ hoặc đa dạng.
• Sự Thiếu hụt Dữ liệu: Thiếu dữ liệu cho một số cặp người dùng-mục có thể làm giảm hiệu quả của các phương pháp lọc cộng tác.
• Thách thức về Tính Giải thích: Khó khăn trong việc giải thích lý do tại sao một số gợi ý cụ thể được đưa ra, đặc biệt là trong các mô hình lai phức tạp.

Cách Các Hệ thống Sử dụng AI Vượt Trội So Với Phương Pháp Truyền Thống

Các hệ thống gợi ý mới nổi, đặc biệt là những hệ thống tích hợp các kỹ thuật AI tiên tiến như chatbot dựa trên GPT và cơ sở dữ liệu vector, đang trở nên vượt trội và hiệu quả hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Dưới đây là cách mà chúng cải thiện:

• Tương tác Động và Hội thoại: Không giống như các hệ thống gợi ý truyền thống dựa trên các thuật toán tĩnh, chatbot dựa trên GPT có thể tương tác với người dùng trong các cuộc hội thoại động, thời gian thực. Điều này cho phép hệ thống điều chỉnh các gợi ý ngay lập tức, hiểu và phản hồi các đầu vào tinh tế của người dùng. Kết quả là một trải nghiệm cá nhân hóa và thu hút hơn.
• Gợi ý Đa phương tiện: Các hệ thống gợi ý hiện đại vượt ra ngoài các gợi ý dựa trên văn bản bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh, video và các tương tác trên mạng xã hội. Sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như một trung tâm kiến thức và cơ sở dữ liệu vector cho danh mục sản phẩm của bạn giúp việc tạo ra hệ thống gợi ý trở nên đơn giản hơn. Với kích thước lớn của các danh mục sản phẩm thực tế, các cơ sở dữ liệu vector như Weaviate được sử dụng để quản lý và lưu trữ dữ liệu này một cách hiệu quả.
• Nhận thức Ngữ cảnh: Các hệ thống dựa trên GPT xuất sắc trong việc hiểu bối cảnh của các cuộc hội thoại và điều chỉnh các gợi ý theo đó. Điều này có nghĩa là các gợi ý không chỉ dựa trên dữ liệu lịch sử mà còn được điều chỉnh theo tình huống hiện tại và nhu cầu của người dùng, tăng cường tính liên quan.

Mặc dù các hệ thống gợi ý truyền thống đã phục vụ chúng ta tốt, nhưng những hạn chế của chúng đang ngày càng trở nên rõ ràng. Bằng cách tích hợp các kỹ thuật AI tiên tiến như chatbot dựa trên GPT và cơ sở dữ liệu vector, chúng ta có thể tạo ra các hệ thống gợi ý có khả năng mở rộng, cá nhân hóa và nhận thức ngữ cảnh tốt hơn.