ソリューションアクセラレータ
リテールのための大規模言語モデル（LLM）
事前構築されたコード、サンプルデータ、解説を含む Notebook
生成 AI や大規模言語モデル（LLM）が社会に与える実用的な影響は、日に日に大きくなっています。小売業界では、ChatGPT や Dolly のようなイノベーションの実用的なアプリケーションが広く普及しています。例えば、大規模な製品カタログの迅速な検索、インテリジェントなチャットボットを活用したカスタマーサービスの効率化、顧客データ分析やセンチメント分析によるパーソナライズなど、顧客満足度やロイヤルティ、売上の向上を目的としたものです。
LLM の効果的な実行には、高品質で膨大な量のデータが必要です。リテール向け Databricks レイクハウスにより、顧客データと業務データを活用するための基盤となるアーキテクチャとツールが利用可能になり、組織全体に生成 AI と LLM モデルを容易に提供できるようになります。
商品検索の強化
大規模言語モデル（LLM）は、急速に増え続けるコンテンツや商品を活用し、顧客が求めている情報の提供を可能にします。Databricks のリテール向けレイクハウスを利用することで、企業は次のことができるようになります。
小売業者の商品カタログの、製品、クエリ、ラベルのデータを統合する。
数値配列に対する分析で迅速な検索を可能にする。
Databricks モデルサービングを使用した LLM モデルのトレーニングとデプロイメント。
LLM 対応チャットボットの構築
このソリューションアクセラレータを使用して、独自のナレッジベースから取得したコンテンツ（ユーザーが作業を再現できるように公開されています）を使用して、コンテキスト対応の LLM ベースのチャットボットソリューションを構築できます。
この作業の背後にあるステップバイステップのコードには、データの準備、エージェントの開発、およびエージェントを任意の数のアプリケーションに統合することを可能にするマイクロサービスへのデプロイが含まれています。また、組織がソリューションを理解し、独自のソリューションを開始するのに役立つ十分なコメントとドキュメントを提供します。
関連リソース
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