利用 GPT-4o mini 提升客户零售体验

# 使用 GPT-4o mini 提升零售客户体验 来源：https://openai.com/index/zalando/ OpenAI、[Zalando](https://zalando.com/)（欧洲最大的在线时尚生活平台之一）为 25 个国家的超过 5000 万客户提供服务。该公司拥有庞大的服装、鞋类和美妆产品目录，已稳步扩展其产品种类，成为时尚爱好者的首选目的地。 Zalando 与 OpenAI 合作开发了 Zalando Assistant，这是一个由人工智能驱动的工具，能够提供个性化内容推荐并简化产品发现过程。通过 GPT-4o mini 和强大的评估框架，与之前的版本相比，最新版本的 Assistant 实现了以下成果： - 产品点击次数增加 23% - 添加到心愿单的产品增加 40% 以上 - 可用范围扩大到 25 个市场，支持当地语言 Zalando Assistant 的第一个版本于 2023 年在 4 个德语和英语市场推出。基于其成功，Zalando 团队制定了在 2024 年将 Assistant 扩展到 20 多个市场的目标。 这需要改进和扩展 Assistant 的个性化功能。为了服务整个欧洲市场，团队需要一个能在 20 多种语言中表现良好的人工智能解决方案。 他们还需要 Assistant 能够遵循细致的指令。为第一个版本提供支持的 GPT-3.5 并不适合执行遵循指令的任务。例如，当用户询问季节性服装搭配或特定场合的着装时，结果往往过于笼统。 Zalando 和 OpenAI 团队密切合作，确定了两个投资领域：改进评估流程（称为评估框架或"evals"）和升级 Assistant 的模型。 在 OpenAI 团队的建议指导下，Zalando 采取了更细致的方法来评估 Assistant。新框架包括组件特定的评估，以单独测试系统的各个部分，如路由和响应生成。 为了进一步改进模型评估，团队提高了少样本提示的质量和准确性。少样本提示允许大语言模型通过展示高评分或低评分应该是什么样子的清晰示例，来更好地理解质量基准。 例如，通过向模型展示弱回应和强回应的示例，他们提高了模型评估输出质量和与用户期望保持一致的能力。 这些更新为 Zalando 提供了关于 Assistant 优势和劣势的可行见解，使他们能够进行有针对性的改进，并有信心地为模型升级做准备。 经过完善的评估框架，下一步是将 Assistant 从 GPT-3.5 升级到 GPT-4o mini，这个模型更加成本高效，最适合多语言和遵循指令的任务。 在短短两周内，团队将 Assistant 50% 的流量迁移到新模型，剩余的迁移很快完成。 这次升级证明了是关键的一步。Assistant 现在可以用法语和西班牙语等新语言运行，使 Zalando 能够在其市场范围内提供本地化的、文化相关的推荐。该模型还降低了延迟和运营成本，确保了用户数量增长时的可扩展性。 与以前的版本相比，GPT-4o mini 与改进的评估流程的结合产生了超出预期的可衡量成果： - **改进的用户参与度**：推荐轮播中的产品点击次数增加 23%，心愿单新增数增加 41%，表明用户互动更强。 - **质量反馈**：用户认为推荐"无用"的数量减少 5%，反映了用户对新 Assistant 推荐的更高满意度。 - **更好的成本效率**：通过从 GPT-3.5 升级到 GPT-4o mini，Zalando 能够将流量扩大 12 倍，将 Assistant 部署到更多市场，而不会花费更多成本。 - **规模化本地化**：Assistant 现在在 Zalando 的全部 25 个市场无缝运行，支持多种语言和文化背景。 > "将 Zalando Assistant 推出到所有市场是我们致力于提升客户体验的重要一步，使客户能够更轻松地发现符合其独特风格和需求的时尚品。" Tian Su，Zalando 个性化与推荐副总裁 在这一成功的基础上，Zalando 正在为 Assistant 增加更多对话功能，能够回答"我在 11 月去巴塞罗那参加父亲 60 岁生日派对，应该穿什么？"这样详细的问题。该公司还继续为 Zalando Assistant 定制不同的语言和文化背景，以便在规模化过程中适应各种需求。