Korisnik zna što ima u hladnjaku, koliko vremena ima za kuhanje ili kakav recept traži. Velika arhiva recepata već možda sadrži odgovor, ali do njega treba doći. Podravka je u SuperfoodChef-AI-ju povezala Coolinarikin sadržaj s razgovorom, pokušavajući pretragu približiti načinu na koji ljudi postavljaju pitanja.
Problem: sadržaj postoji, put do njega treba pojednostavniti
U objavama iz 2023. Podravka i Coolinarika predstavile su asistenta koji razgovara o namirnicama i predlaže recepte. Ulogu baze sadržaja dobro pokazuje tada opisan opseg: informacije o 80 nutritivno vrijednih namirnica i 400 povezanih recepata. To je povijesni opis početne implementacije, a ne današnji popis svih mogućnosti Coolinarike.
Za kompaniju koja već ima recepte, upute ili stručne tekstove izazov je pretvoriti taj sadržaj u odgovor na konkretan upit. Korisnik ne mora znati naziv članka. Može opisati namjeru, a sustav treba pronaći odgovarajući dio baze i učiniti ga dostupnim bez dugog pregledavanja.
Rješenje i tehnologija
Projekt je nastao suradnjom Podravke, Infobipa i agencije C3 Croatia — 01 Content & Technology. Podravkina objava o lansiranju navodi model GPT-3.5 Turbo, a Infobipova studija opisuje kombinaciju Azure OpenAI Servicea, platforme Answers i Coolinarikinih baza. Navedeni model odnosi se na tadašnje lansiranje; izvori ne potvrđuju da je ista verzija ostala u uporabi do danas.
Prema studiji, agencijski je dio obuhvatio koncept, funkcije, način obraćanja i prilagodbu sadržaja, a partneri su povezali razgovorni sustav s korisničkim iskustvom. Primjer uporabe u izvještaju je upit za kolač od mrkve: asistent daje poveznicu na odgovarajući recept i njegov kratak opis. Time korisnik iz razgovora može nastaviti prema izvornom sadržaju.
Rezultat prvih 90 dana
Infobip u izvještaju navodi 343.792 razmijenjene poruke i 101.429 korisnika tijekom prvih 90 dana. Gotovo 18 posto označeno je kao prelazak u angažiranog korisnika, pri čemu studija angažman definira slanjem više od jedne poruke u razgovoru. Takva definicija važna je za čitanje brojke: riječ je o nastavku komunikacije, a ne o kupnji proizvoda.
Objavljeni rezultat pokazuje da su ljudi ulazili u razgovor i dio njih ga nastavljao. Za procjenu dugoročnog učinka trebalo bi pratiti vraćaju li se korisnici, otvaraju li odgovarajuće recepte i dobivaju li ono što su tražili. Iz tih podataka ne proizlazi izmjerena promjena prehrambenih navika, zdravstvenog ishoda ili prodaje Podravkinih proizvoda.
Gdje takav asistent traži urednički posao
Baza mora imati jasne podatke o sastojcima, količinama i postupku. Kada korisnik zada ograničenje, primjerice sastojak koji želi izostaviti, odgovor treba moći usporediti s konkretnim receptom. Kod alergija i posebnih prehrambenih potreba posebno je važna provjera izvornog recepta i deklaracija proizvoda; razgovorni prijedlog ne zamjenjuje tu provjeru.
Za drugu kompaniju pouka je da prije povezivanja modela treba odabrati uređenu zbirku sadržaja i opisati nekoliko najčešćih potreba. Zatim se može pratiti vodi li razgovor do odgovarajuće upute i koliko često traži ispravak. To je mjerljiviji početak od općeg cilja da se „uvede AI”.
Što ostaje vrijedno iz ovog primjera
Coolinarikin slučaj pokazuje da postojeća sadržajna imovina može postati podloga za drukčiji pristup korisniku. Model pomaže oblikovati razgovor, a vrijednost odgovora oslanja se na sadržaj i povezivanje s njim. Podaci se odnose na rezultate objavljene za prvih 90 dana nakon lansiranja.
Foto: Anna Shvets / Pexels (ilustracija).
Izvori
Infobip: Coolinarikina studija slučaja — tehnička izvedba, brojke prvih 90 dana i definicija angažmana; izvor partnera
Coolinarika: predstavljanje asistenta — 21. studenoga 2023.; model pri lansiranju i opseg početne sadržajne baze
Podravka: priopćenje o lansiranju — izvorno priopćenje datirano 12. listopada 2023.
