OpenAI арқылы Uber-де табысты табу мен брондау оңайырақ
Uber жаһандық нарықта OpenAI көмегімен жүргізушілерге тиімді табыс табуға, ал жолаушыларға жылдам тапсырыс беруге арналған AI көмекшілер мен дауыстық функцияларды енгізді.
Күн сайын миллиондаған адам көлік шақыру, тамаққа тапсырыс беру, сәлемдеме жіберу және икемді түрде табыс табу үшін Uber-ге сенім артады. Әр түртудің артында көлік қозғалысы, ауа райы, әуежайға ұшақтардың келуі, жергілікті іс-шаралар және сұранысқа негізделген нақты уақыт режиміндегі күрделі нарық жұмыс істейді. Uber өте үлкен ауқымда жұмыс істейді: күніне 40 миллион сапар, 70-тен астам елдегі 15 000 қалада 10 миллион жүргізуші мен курьер. Әр қаланың өзіне тән жұмыс істеу динамикасы, ережелері және жолаушылардың мінез-құлқы бар, бұл жаһандық ауқымда үздіксіз бейімделуі тиіс жүйені қалыптастырады.
Uber өз нарығын қолдау үшін машиналық оқыту технологиясын көптен бері қолданып келеді. Ал енді үлкен тілдік модельдер мен OpenAI-дың озық модельдерінің арқасында Uber күрделі сигналдарды тезірек талдай алады, жылдам диалогтық жауаптар ұсынады және қолданба ішінде дауыстық мүмкіндіктерді қамтамасыз етеді.
Uber мен OpenAI арасындағы ынтымақтастық Uber-ге жүргізушілер мен курьерлер үшін табыс табу мүмкіндіктерін жеңілдетіп, жолаушылар үшін кедергілерді азайтатын ЖИ негізіндегі өнімдерді жасауға көмектесіп жатыр. Ал OpenAI модельдерін пайдалана отырып, Uber жеңілдетілген өнімдер мен тәжірибелерді бұрынғыдан да жылдам жеткізе алады.
«Технология алғаш рет шешуге болатын мәселелерді басқарып отыр. Бұрын қол жетпестей көрінген мәселелерді қазір шешуге болады».
Жүргізушілер үшін икемділік — Uber-дің ең үлкен артықшылықтарының бірі. Кейбіреулер толық жұмыс күні бойы көлік жүргізеді, басқалары тек демалыс күндері, ал кейбіреулері сабақтар мен ауысымдар арасында жүргізеді. Бұл икемділік жүргізушілердің үнемі нұсқаларды бағалап, мынадай сұрақтар қоюын да білдіреді: Қазір қай жерде орналасуым керек? Әуежайға баруға бола ма? Түскі уақытта жолаушы тасымалдаудан жеткізілімге ауысқан дұрыс па? Бүгін табысым неге басқаша болды?
Сол сұрақтарға жауап беруге көмектесу үшін Uber жүргізушілерге платформадағы бүкіл жұмыс кезеңінде: тіркелу мен алғашқы сапарлардан бастап күнделікті табысын оңтайландыруға дейін көмектесуге арналған ЖИ негізіндегі көмекші Uber Assistant әзірледі.
«Біз жүргізушілерге нарықтың қысқаша шолуын және нақты уақыттағы маңызды мәліметтерді ұсыну арқылы өздері үшін жақсырақ шешімдер қабылдауға мүмкіндік бергіміз келеді», — дейді Uber компаниясының Өнімді басқару жөніндегі директоры Дармин Парих.
Көмекші табыс трендтері мен жылу карталары сияқты күрделі деректерді қарапайым әрі іске асыруға болатын инсайттарға айналдыру арқылы жүргізушілерге қай жерде және қашан табыс табуға болатынын анықтауға көмектеседі. Содан кейін олар қарапайым тілде қосымша сұрақтарды қойып, өздеріне бейімделген жауаптар ала алады және қолданбаны оңай шарлай алады.
Uber-дің мақсаты — когнитивтік жүктемені, яғни табыс табуға тырысқан кезде күрделі нарықтық деректерді түсінуге қажет күш-жігерді азайту.
Бұл жаңа жүргізушілер үшін әсіресе пайдалы екені дәлелденді. Uber шынайы әлемдегі деректерін қорытындылап, оңай жеткізу үшін ЖИ қолдану жүргізушілерге жұмыс процестері мен нарық динамикасын тек тәжірибе арқылы үйренгеннен әлдеқайда жылдам меңгеруге көмектесіп, бейімделу процесін жеделдете алатынын анықтады.
Uber Көмекші бастапқыда көбіне жаңа жүргізушілерге көмектеседі деп күтілгенімен, тәжірибелі жүргізушілер де қосымша сұрақтар қою және платформадағы уақытын тиімдірек пайдалану үшін оған қайта-қайта жүгінді — бұл өнімнің тек бастапқы бейімдеу құралы ғана емес, ұзақ мерзімді пайдалы құрал екенін растады.
«Көмекші — жүргізушілерге платформаның қалай жұмыс істейтінін бірнеше жүз сапар жасап барып түсінудің орнына, оны жылдам игеруге көмектесіп жатыр», — дейді Парих.
Uber үшін жүргізушілер мен курьерлермен өзара әрекеттесетін кез келген ЖИ жүйесін енгізу кезінде дәлдік, қауіпсіздік, сенімділік және жылдамдық ең басты басымдықтар болып табылады. Маңызды ескерілетін мәселелерге жауаптардың саясат шеңберінде қалуы және пайдаланушылардың нақты уақыттағы мобильді қосымшадан күтетін стандартты кідірісі жатады.
Сондықтан Uber компаниясы Uber Көмекшіні үш негізгі қағидат негізінде әзірледі: қауіпсіздік, сенім және төмен кідіріс.
Uber компаниясының инженерлік топтары әрбір пайдаланушы сұранымын ең қолайлы мамандандырылған жүйеге бағыттайтын көп агентті архитектураны құрды. Мысалы, табысқа қатысты сұрақтарды енгізу процесіне қатысты сұрақтардан өзгеше қарастыруға болады, ал нарық бойынша нұсқау беру транзакциялық әрекеттерге қарағанда басқа ой қорыту тәсілін талап етеді.
Бұл архитектура Uber-ге әрбір тапсырманы өзінің нақты операциялық қажеттіліктеріне ең қолайлы модельге бағыттауға мүмкіндік береді, бұл әрбір сұраныстың ең маңызды нәрсеге тиісті назар аудара отырып өңделуін қамтамасыз етеді.
Жеңіл классификация және жылдам жауап беру үшін Uber жылдамырақ nano/mini модельдерін қолданады. Күрделірек тапсырмалар үшін Uber үлкенірек ойлайтын модель қолданады.
Uber сонымен қатар қауіпсіздікті, құпиялылықты және сенімділікті қамтамасыз ету, саясатты орындау, галлюцинацияларды азайту және тәжірибелер арасындағы тұрақтылықты сақтау үшін көмексөз бен жауаптарды сүзуге көмектесетін ішкі басқару қабаты - AI Guard әзірледі.
Жүргізушілер дәл әрі пайдалы ұсыныстар алған кезде, олар қайта оралады. Олар көбірек сұрақ қояды. Олар қайта-қайта қатысады. Сондай-ақ олар платформада уақытын өнімдірек өткізеді.
«Егер пайдаланушылар жүйеге сенбесе, олардан тез айырылып қаласыз», — дейді Парих. «Бірақ олар құндылықты көргенде қайта оралады.»
Uber технологиядағы келесі маңызды интерфейс өзгерістерінің бірі болған дауысқа OpenAI Realtime APIs шешімдерін де қолдануда.
Қолданбаға мәтін теру қарапайым сұраулар үшін тиімді болуы мүмкін. Алайда көлік және коммерция саласындағы көптеген қажеттіліктер күрделірек.
Саяхатшы: «Менің бес жүгім және қасымда тағы бес адам бар», - дегісі келуі мүмкін. Маған әуежайға дейін жайлы көлік керек. Не ұсынасыз?» Егде жастағы немесе көру қабілеті нашар жолаушы мәзірлерді түртіп өтудің орнына сөйлеуді қалауы мүмкін.
Uber-дің жаңа дауыстық тәжірибелері осындай сәттерді кедергісіз ету үшін әзірленген. Пайдаланушылар Uber қолданбасындағы «қайда барасыз?» іздеу жолағында микрофон белгішесін басып, табиғи сөйлеу тілімен көлік шақыра алады. Жүйе ниетті түсіндіру үшін Realtime API және басқа озық модельдерді пайдаланады, сақталған орындар мен клиент контекстін қолданады және қолданба ішінде ауызша әрі визуалды жауаптарды синхрондай отырып, ұсыныстар береді.
Бұл жүгі көп сапарлар үшін UberXL ұсынуды немесе «үй» сияқты сақталған межелі орындарды тануды білдіруі мүмкін.
«Дауыс бір уақытта тек бір тапсырманы орындау кедергісін жояды», — деп түсіндіреді Парих. «Сіз ниетіңізді толық әрі табиғи түрде білдіре аласыз, ал жүйе нәтижені үйлестіре алады.»
Дауыс Uber экожүйесінде қолжетімділікті кеңейтіп, жаңа жұмыс процестерін іске қосуға мүмкіндік береді. Жүргізуші тарапында бұл жүргізушілерге қолданбамен қолсыз әрекеттесуге мүмкіндік береді. Жолаушы тарапында бұл тез әрі қарапайым өзара әрекеттесуді қалайтын клиенттер үшін кедергіні азайта алады.
«Дауыс көп рет түрту кедергісін жояды, өйткені сіз бірнеше нәрсені айта аласыз», — дейді Видьясагар. «Бұл экожүйенің әртүрлі бөліктерін байланыстыру мүмкіндігін ашады».
Ескертпе: Дауыспен брондау функциясы алдағы апталарда біртіндеп іске қосылады
LLM (үлкен тілдік модель) мүмкіндіктері қарқынды дамыған сайын, Uber де командалардың жұмыс тәсілін өзгертті.
Ұйымдағы инженерлер көмексөздермен, іздеу жүйелерімен, бағалау құбырларымен және үйлестіру құрылымдарымен жұмыс істейді. Өнім, заң, операциялық және жобалау топтары саясат шекараларын анықтау, сынақ нәтижелерін анықтау және пайдаланушы тәжірибесін жақсарту үшін тығыз ынтымақтастықта жұмыс істейді.
Инновацияны шағын орталықтандырылған ЖИ командасы ғана дамытатын тәсілдің орнына, енді интеллектіні компанияның барлық бөлігіне енгізуге болады.
«Енді осының бәрін бір ғана мамандандырылған топ атқармайды», — дейді Видьясагар. «Көптеген командалар үлес қоса алады, себебі құру кедергілері азайды.»
Бұл өзгеріс Uber экожүйесі бойынша эксперименттерді жеделдетіп, жаңа идеялар тудырады.
«Әрбір көлік жүргізу, әрбір сапар — оқиғалар тізбегі, және сол нюансты түсіну және өңдеу — LLM (үлкен тілдік модель) біз үшін ашатын мүмкіндігі», — дейді Видьясагар. «Бұл бізге ары қарай қай бағытта жүруіміз керектігі туралы көп ақпарат береді, және мұндай ашылу біздің ауқымымызда ерекше қуатты.»
Uber Көмекшісі енді эксперименттік іске қосу аясында АҚШ-тағы жүргізушілер желісі бойынша кеңейтілді, ал Uber тәжірибені сынап, жетілдіруді жалғастыруда:
- АҚШ-тағы жүздеген мың жүргізуші енді Uber Көмекшінің бета-нұсқасына қол жеткізе алады
- Алғашқы кезеңдегі жүргізушілерге қолдауды жақсартып, жаңа жүргізушілерге көбірек сапарға шығуға өздерін тиімдірек орналастыруға көмектесу
- Жоғары қайталама белсенділік, пайдаланушылар сәтті өзара әрекеттесуден кейін қайта оралады
- Уақытты тиімдірек пайдалану — нарық бойынша тереңірек деректердің арқасында платформада
- Модельді мамандандыру және үздіксіз бағалау жүйелері арқылы өнім итерациясы циклдерін жылдамдату
Жаңа жүргізушіге алғашқы сапарын алуына көмектесуден бастап, табыс табудың жақсырақ мүмкіндіктерін іздейтін тәжірибелі жүргізушіге бағыт-бағдар беруге дейін, Uber OpenAI модельдерін жұмысты өнімдірек, тасымалдауды бірқалыптырақ және күнделікті логистиканы адамға жақынырақ ету үшін пайдаланып жатыр.
«Инженер ретінде айтарым, OpenAI сол мәселелерді әртүрлі әрі бірегей тәсілдермен шешу мүмкіндігін ашады», — дейді Видьясагар.
