Поиск, который думает вместе с вами: новая эра электронной коммерции

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают систему, способную предвосхищать потребности покупателей и помогать им принимать оптимальные решения в онлайн-магазинах.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В рамках разработанной системы CogSearch реализуется целостный подход к поиску и организации знаний, обеспечивающий эффективное взаимодействие между различными компонентами и позволяющий комплексно анализировать информацию.

Представлена многоагентная система CogSearch, использующая большие языковые модели для когнитивно-ориентированной поддержки принятия решений в поисковых системах электронной коммерции.

Современные поисковые системы электронной коммерции, ориентированные преимущественно на пассивное извлечение и ранжирование информации, часто не справляются с поддержкой сложного принятия решений, создавая когнитивную нагрузку для пользователей. В данной работе представлена система ‘CogSearch: A Cognitive-Aligned Multi-Agent Framework for Proactive Decision Support in E-Commerce Search’ — новый многоагентный фреймворк, рассматривающий поиск в электронной коммерции как систему проактивной поддержки принятия решений. Благодаря синергии четырех специализированных агентов, CogSearch моделирует когнитивные процессы пользователя, преобразуя сложные запросы и объединяя разнородные знания из внутренних и внешних источников для предоставления действенных рекомендаций. Сможет ли такой подход кардинально изменить парадигму информационного поиска, сместив акцент с релевантности к всесторонней, совместной интеллектуальной поддержке?

Поиск за Пределами Ключевых Слов: Ограничения Традиционной Электронной Коммерции

Традиционные системы поиска в электронной коммерции, как правило, опираются на сопоставление ключевых слов, что часто приводит к неспособности уловить истинные намерения пользователя. Вместо анализа смысла запроса и контекста, такие системы просто ищут страницы, содержащие заданные слова, игнорируя синонимы, связанные понятия и скрытые потребности. Например, запрос «удобные кроссовки для бега по пересеченной местности» может выдать результаты, содержащие только слова «кроссовки» и «бег», без учета требований к комфорту или типу поверхности. Это несоответствие между запросом и полученными результатами ведет к разочарованию покупателей и снижению эффективности поиска, поскольку пользователь вынужден просматривать множество нерелевантных предложений, чтобы найти желаемый товар.

Традиционные методы поиска в электронной коммерции часто оказываются неэффективными при обработке сложных запросов и понимании контекста. Когда пользователь формулирует запрос, включающий несколько характеристик, синонимы или неявные потребности, система, ориентированная исключительно на сопоставление ключевых слов, демонстрирует ограниченные возможности. Это приводит к выдаче нерелевантных результатов, что вызывает у потребителя разочарование и затрудняет процесс выбора товара. Например, запрос “удобные кроссовки для бега по пересеченной местности” может выдать широкий спектр обуви, не учитывая специфические требования к амортизации, протектору или материалу верха. В результате, потребителю приходится просматривать множество неподходящих предложений, тратя время и испытывая негативные эмоции, что негативно сказывается на лояльности к платформе и, в конечном итоге, на объеме продаж.

Существующие методы поиска в электронной коммерции демонстрируют ограниченность в воспроизведении когнитивных процессов, свойственных человеку при выборе товаров. Традиционные алгоритмы, ориентированные на сопоставление ключевых слов, не способны учитывать контекст запроса, личные предпочтения покупателя или подразумеваемые характеристики товара. В то время как человек способен оценить синонимы, метафоры и ассоциации, поисковые системы часто ограничиваются буквальным соответствием, что приводит к нерелевантным результатам и снижению удовлетворенности пользователей. В отличие от гибкого человеческого мышления, текущие системы оперируют жесткими рамками, не учитывая нюансы, которые играют ключевую роль в принятии решения о покупке.

Становится очевидным, что для преодоления ограничений традиционного поиска в электронной коммерции требуется кардинальный сдвиг парадигмы — переход к когнитивному поиску. Этот подход предполагает отказ от простого сопоставления ключевых слов в пользу моделирования человеческого мышления и понимания намерений пользователя. Вместо поиска по формальным признакам, когнитивный поиск стремится интерпретировать смысл запроса, учитывая контекст, семантические связи и даже потенциальные скрытые потребности. Разработка подобных систем требует интеграции методов искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, машинное обучение и нейронные сети, для достижения уровня понимания, сопоставимого с человеческим. Это позволит не просто находить товары по заданным критериям, а предлагать релевантные решения, предвосхищая ожидания покупателя и значительно повышая эффективность поиска.

CogSearch: Многоагентная Система для Когнитивного Выравнивания

Система CogSearch использует многоагентный подход для обработки сложных пользовательских запросов. Вместо прямого ответа на запрос, система разбивает его на ряд более мелких, управляемых подзадач. Каждая подзадача обрабатывается отдельным агентом, что позволяет системе эффективно справляться со сложными запросами, требующими многоэтапной обработки и интеграции различных источников информации. Такой подход повышает модульность, масштабируемость и надежность системы, позволяя ей адаптироваться к различным типам запросов и обеспечивать более точные и релевантные результаты.

Агент планирования в системе CogSearch использует большую языковую модель Qwen3-4B для генерации графа задач, представляющего собой структурированное понимание потребностей пользователя. Qwen3-4B, являясь основой процесса планирования, анализирует исходный запрос и декомпозирует его на последовательность взаимосвязанных подзадач. Граф задач формализует эту декомпозицию, определяя порядок выполнения подзадач и зависимости между ними. Это позволяет системе эффективно организовывать процесс поиска информации и выполнять сложные запросы, разбивая их на управляемые компоненты. Генерация графа задач является ключевым этапом в обеспечении когнитивного выравнивания и адаптации системы к потребностям пользователя.

Агент-исполнитель использует сгенерированный граф задач для последовательного извлечения информации из двух источников: веб-поиска и поиска по внутреннему каталогу продуктов. Веб-поиск обеспечивает доступ к информации из внешних источников, в то время как поиск по каталогу позволяет находить конкретные продукты и их характеристики внутри системы. Данный подход позволяет агенту-исполнителю структурированно обрабатывать сложные запросы, последовательно выполняя подзадачи, определенные в графе, и объединяя полученные результаты для формирования полного ответа.

В системе CogSearch используется механизм памяти для сохранения контекстуальной информации на протяжении всего процесса выполнения запроса. Эта память реализуется как хранилище, в котором фиксируются промежуточные результаты поиска, извлеченные данные из веб-источников и каталога продуктов, а также логические связи между ними. Сохранение контекста позволяет системе учитывать предыдущие шаги и результаты при выполнении последующих подзадач, что повышает точность и релевантность ответов, а также обеспечивает адаптацию к изменяющимся потребностям пользователя. Реализованный механизм памяти способствует более эффективному решению сложных запросов, требующих учета множества факторов и зависимостей.

Уточнение Намерений: Направляющие и Решающие Когнитивные Агенты

Агент-Навигатор активно генерирует динамические фильтры и сужает область поиска, концентрируясь на релевантных атрибутах и характеристиках. Этот процесс осуществляется с использованием модели Qwen3-4B, которая позволяет агенту адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям пользователя. Динамическое формирование фильтров основано на анализе входных данных и позволяет исключить нерелевантные варианты на ранних этапах, оптимизируя эффективность дальнейшего поиска и снижая вычислительную нагрузку.

Агент принятия решений использует метод многокритериального принятия решений (МКПР) и модель Qwen3-8B для оценки потенциальных кандидатов на продукт на основе комплексного набора критериев. В процессе МКПР каждому критерию присваивается вес, отражающий его значимость, и каждый кандидат оценивается по каждому критерию. Итоговая оценка кандидата вычисляется как взвешенная сумма оценок по всем критериям. Модель Qwen3-8B используется для количественной оценки кандидатов по каждому критерию, обеспечивая более точную и нюансированную оценку, чем простые правила или эвристики. Этот подход позволяет агенту учитывать различные, часто противоречивые требования и предпочтения при выборе оптимального продукта.

Агент-децидент осуществляет финальную обработку данных, поступающих из агента-исполнителя, агента-гида и системы памяти, для формирования ранжированного списка рекомендаций. Интеграция информации из различных источников позволяет комплексно оценить потенциальные варианты продуктов, учитывая как результаты исполнения запроса, так и динамически уточненные критерии отбора, а также релевантный контекст, извлеченный из системы памяти. Итоговый список формируется на основе многокритериального анализа, что обеспечивает учет множества факторов при ранжировании и позволяет представить пользователю наиболее подходящие варианты.

Процесс улучшения и уточнения рекомендаций усиливается за счет использования дистилляции знаний с применением модели DeepSeek-R1 для тонкой настройки моделей Qwen. Дистилляция знаний позволяет перенести знания из более крупной и сложной модели DeepSeek-R1 в модели Qwen (Qwen3-4B и Qwen3-8B), что повышает их эффективность и снижает вычислительные затраты. Этот подход позволяет добиться более высокой точности и скорости работы агентов Guider и Decider, сохраняя при этом качество рекомендаций и адаптируя модели к специфическим требованиям задачи. В результате, достигается оптимальный баланс между производительностью и точностью при обработке больших объемов данных и принятии решений.

Подтверждение и Развитие: Демонстрация Превосходной Производительности

Система CogSearch прошла тщательную проверку на датасете ECCD-Bench, что позволило продемонстрировать значительное повышение релевантности и точности поисковых результатов. Процесс оценки включал в себя анализ способности системы находить наиболее подходящие ответы на сложные запросы, а также проверку корректности извлеченной информации. Результаты показали, что CogSearch превосходит существующие аналоги в задачах, требующих глубокого понимания контекста и семантического анализа. Такое улучшение производительности напрямую связано с использованием передовых алгоритмов обработки естественного языка и эффективной архитектурой поиска, что подтверждается объективными метриками, полученными в ходе тестирования на ECCD-Bench.

Исследования показали, что система CogSearch позволила снизить затраты пользователей на принятие решений на 5%, что свидетельствует о повышении эффективности поиска и упрощении процесса выбора. Помимо этого, общий коэффициент конверсии пользователей (UCVR) увеличился на 0.41%. Данный показатель отражает более высокую вероятность совершения целевого действия после использования системы, подтверждая её способность удовлетворять информационные потребности пользователей и стимулировать их к дальнейшему взаимодействию. Полученные результаты демонстрируют ощутимую экономическую выгоду и подтверждают практическую ценность CogSearch как инструмента повышения эффективности онлайн-взаимодействия.

Исследования показали значительное увеличение показателя User Conversion Rate (UCVR) на 30% при обработке сложных запросов, требующих принятия решений. Этот результат демонстрирует высокую эффективность CogSearch в сценариях, где пользователю необходимо тщательно взвесить различные факторы перед совершением действия. Повышение UCVR свидетельствует о том, что система не только предоставляет релевантные результаты поиска, но и способствует более осознанному и эффективному принятию решений пользователями, что особенно важно в ситуациях, требующих глубокого анализа и обдумывания.

Архитектура CogSearch спроектирована с акцентом на модульность, что обеспечивает простоту интеграции новых агентов и источников знаний. Такая конструкция позволяет постоянно совершенствовать систему, оперативно адаптируясь к изменяющимся потребностям и расширяя возможности поиска. Благодаря модульному подходу, разработчики могут легко добавлять новые функциональные возможности, экспериментировать с различными подходами к обработке информации и быстро внедрять инновации, что в конечном итоге способствует повышению релевантности и точности результатов поиска.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию не просто системы поиска, а интеллектуального помощника, способного предвосхищать потребности пользователя. CogSearch, используя многоагентный подход и возможности больших языковых моделей, стремится к когнитивному выравниванию с пользователем, облегчая процесс принятия решений и повышая конверсию. Это отражает глубокое понимание того, что хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений. Как заметил Блез Паскаль: «Все великие вещи требуют времени». Создание системы, способной эффективно обрабатывать сложные запросы и предлагать релевантные решения, требует тщательного проектирования и постоянной оптимизации, подобно созданию сложного механизма, где каждая деталь играет свою роль в общей гармонии.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя потенциал многоагентных систем, усиленных большими языковыми моделями, лишь осторожно касается краеугольного вопроса: как избежать создания еще одной «черной коробки», способной оптимизировать конверсию, но лишенной прозрачности и, следовательно, доверия? Каждая новая зависимость от автоматизированных систем принятия решений — это скрытая цена свободы выбора, и необходимо тщательно исследовать, как обеспечить пользователю сохранение контроля над процессом поиска и принятия решений, а не просто предложить ему наиболее вероятный результат.

Дальнейшее развитие CogSearch и подобных систем требует не только повышения точности распознавания намерений пользователя, но и глубокого понимания когнитивных искажений, влияющих на процесс принятия решений. Необходимо изучить, как система может не просто предоставлять информацию, но и помогать пользователю осознавать собственные предубеждения и ограничения, способствуя более рациональному выбору. В противном случае, мы рискуем создать инструменты, усиливающие существующие когнитивные недостатки, а не помогающие их преодолеть.

Будущие исследования должны быть направлены на разработку методов оценки не только эффективности системы с точки зрения увеличения конверсии, но и с точки зрения повышения благополучия пользователя. Иначе, элегантный дизайн, рожденный из простоты и ясности, может обернуться сложной и непрозрачной системой, оптимизированной для одной цели, но игнорирующей целостность пользовательского опыта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2603.11927.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-03-15 03:08