Как DoorDash, Instacart и Uber Eats интегрировали LLM в поисковую выдачу тремя разными способами
За последние несколько лет три крупнейшие компании по доставке еды перестроили свои поисковые системы вокруг больших языковых моделей. DoorDash, Instacart и Uber Eats решали одну и ту же задачу: пытались понять намерение пользователя, когда он вводит запрос в строку поиска. Они также опирались примерно на одну и ту же исследовательскую базу. И всё же архитектуры, которые они внедрили, заметно отличаются друг от друга.
Это расхождение — один из самых интересных аспектов современной разработки с применением больших языковых моделей. Поняв, почему каждая компания пришла именно к своему решению, мы получим полезную модель мышления для интеграции искусственного интеллекта в любые производственные системы.
Статья: https://apptractor.ru/info/articles/kak-doordash-instacart-i-uber-eats-integrirovali-llm-v-poiskovuyu-vydachu-tremya-raznymi-sposobami.html
Платформа: разработка
👨🦯➡️ AppFiles: код, инструменты, практики, производительность
За последние несколько лет три крупнейшие компании по доставке еды перестроили свои поисковые системы вокруг больших языковых моделей. DoorDash, Instacart и Uber Eats решали одну и ту же задачу: пытались понять намерение пользователя, когда он вводит запрос в строку поиска. Они также опирались примерно на одну и ту же исследовательскую базу. И всё же архитектуры, которые они внедрили, заметно отличаются друг от друга.
Это расхождение — один из самых интересных аспектов современной разработки с применением больших языковых моделей. Поняв, почему каждая компания пришла именно к своему решению, мы получим полезную модель мышления для интеграции искусственного интеллекта в любые производственные системы.
Статья: https://apptractor.ru/info/articles/kak-doordash-instacart-i-uber-eats-integrirovali-llm-v-poiskovuyu-vydachu-tremya-raznymi-sposobami.html
Платформа: разработка
👨🦯➡️ AppFiles: код, инструменты, практики, производительность