W dzisiejszym świecie, w którym z rozwiązań opartych na AI korzysta coraz więcej ludzi, wyszukiwarki oparte na języku naturalnym stały się niezbędnym elementem wielu organizacji, chcących utrzymać się na konkurencyjnym rynku. Szczególnie jeśli prowadzisz biznes z sektora e-commerce lub e-travel, zapewnienie wsparcia użytkownikom w znalezieniu dokładnie tego, czego szukają jest dziś kluczowa.
Dlaczego jest to tak ważne i praktycznie nie już ma ucieczki przed tego typu interfejsami? W tym artykule postaramy się odpowiedzieć na to pytanie, jak również wyjaśnić, czym właściwie są wyszukiwarki w języku naturalnym, jakie mają zastosowanie w różnych branżach oraz jakie są ich największe zalety. Przybliżymy też działanie algorytmów języka naturalnego, aby pomóc Ci zrozumieć Ci proces ich działania na konkretnych przykładach.
Zapraszamy do lektury!
Wpływ ChatGPT na rozwój sztucznej inteligencji
Gdy w listopadzie 2022 roku, firma OpenAI zaprezentowała prototyp systemu dialogowego ChatGPT opartego na zaawansowanym modelu językowym GPT, nikt nie przypuszczał jaki wywrze to wpływ na rozwój sztucznej inteligencji i szybkość adopcji narzędzi opartych na AI zarówno przez firmy, jak i użytkowników indywidualnych. Zaledwie 5 dni po premierze ChatGPT, liczba jego użytkowników przekroczyła milion, a 2 miesiące później 100 milionów czyniąc go wówczas najszybciej rozwijają się aplikacją internetową . W styczniu 2024 r., ze strony chat.openai.com skorzystało 1,6 miliarda użytkowników, co oznacza, że w ciągu 2 lat 20% ludności na Ziemi zapoznało się, z nie tak nowym, ale do tej pory mało popularnym, interfejsem komunikacyjnym opartym na języku naturalnym.
Generatywna sztuczna inteligencja, stojąca za sukcesem ChatGPT, zmienia nasze podejście do interfejsów użytkownika, stawiając na pierwszym miejscu język naturalny jako sposób komunikacji człowieka z maszyną. To kolejna rewolucja w interfejsie użytkownika, na którą musieliśmy czekać aż 40 lat. W 1984 roku premiera komputera Macintosh firmy Apple z „okienkowym” systemem operacyjnym, spowodowała odejście od czarnego ekranu systemu DOS i poleceń tekstowych, na rzecz przyjaznego, graficznego interfejsu użytkownika obsługiwanego za pomocą kliknięć myszki.
Przykłady zastosowania wyszukiwarek w języku naturalnym
ChatGPT umożliwiający wydawanie poleceń w języku naturalnym nie jest jedynym interfejsem tego typu, choć z pewnością obecnie jednym z najbardziej znanych i zaawansowanych.
Możliwość komunikacji w języku naturalnym znamy chociażby z wyszukiwarek internetowych Google czy Bing, które rozwijały umiejętność rozumienia zapytań wprowadzanych przez użytkowników wraz z rozwojem technik przetwarzania i rozumienia języka naturalnego (NLP/NLU) czy algorytmów generatywnych sztucznej inteligencji.
Obecnie na rynku takich rozwiązań jest znacznie więcej. Poniżej przedstawiamy przykłady zastosowania wyszukiwarek w języku naturalnym w różnych branżach.
Wyszukiwarki w e-commerce
W kwestii wyszukiwarek obsługujących język naturalny prym zdecydowanie wiedzie branża e-commerce, która od dawna rozumie potrzeby użytkowników w tym zakresie, oferując interfejsy umożliwiające wyszukiwanie tekstowe z mniej lub bardziej zaawansowanymi algorytmami NLP/NLU (np.: Allegro.pl, Amazon.com).
Wraz ze wzrostem zainteresowania wyszukiwaniem w języku naturalnym, rośnie też zapotrzebowanie na narzędzia, które ułatwiają implementację tego typu funkcjonalności. W przypadku branży e-commerce popularne są szczególnie narzędzia typu Software as a Service (SaaS), udostępniające zaawansowane narzędzia do wyszukiwania, które rozumieją język naturalny w postaci usługi (np.: Algolia.com, Prefixbox.com czy Klevu.com).
Wyszukiwarki w e-travel
W branży turystycznej interfejsy wyszukiwania w języku naturalnym nie są tak popularne jak w branży e-commerce. Większość systemów wyszukiwania oparta jest na tradycyjnym wyszukiwaniu za pomocą formularzy.
Klient, zanim otrzyma listę ofert, spełniających jego oczekiwania, musi podjąć kilka decyzji – wskazać kraj, do którego chce jechać, podać daty wyjazdu i powrotu, a nawet konkretną liczbę osób, dzieci i ich wiek. W konsekwencji, w otrzymanych wynikach (opartych na tak ogólnych parametrach wyjazdu) znajduje dużą liczbę niedopasowanych ofert, które dodatkowo musi przeglądać, analizować i porównywać.
Prowadzi to do nieefektywnego, frustrującego i długotrwałego procesu wyszukiwania i rezerwacji oferty turystycznej. Potwierdza to badanie „The Path to Purchase: Uncovering how travelers plan and book online” przeprowadzone przez Expedia Group w 2023 r., . według którego klienci serwisów turystycznych przeglądają średnio 141 (a w USA ponad 270) stron turystycznych w ciągu 45 dni przed rezerwacją oferty turystycznej poświęcając na to średnio 303 (w USA – 524) minuty.
Tymczasem, nowocześni turyści (a zwłaszcza młodsze generacje internetowe) to ludzie otwarci na rozwój technologii komputerowych, upowszechnienie narzędzi elektronicznych, a przede wszystkim zmian w sposobie wyszukiwania informacji. Potrzeba lepszych, opartych na rozumieniu języka naturalnego, narzędzi do wyszukiwania w turystyce jeszcze bardziej nabiera na znaczeniu po pojawieniu się technologii Gen AI, z której korzysta już 70% użytkowników generacji Z.
Na czym polega wyszukiwanie w języku naturalnym?
Język naturalny jest językiem naszej codzienności, a wyszukiwanie w języku naturalnym kolejnym krokiem w rozwoju interfejsów komunikacyjnych. W przeciwieństwie do wyszukiwania opartego na formularzach ze stałymi, ograniczonymi parametrami czy wyszukiwania opartego na słowach kluczowych, wyszukiwanie w języku naturalnym potrafi zrozumieć złożone intencje użytkownika, kontekst wypowiedzi czy dopasować oferty do zapytania użytkownika, gdzie dopasowanie nie wynika bezpośrednio z porównania tekstu zapytania z treścią oferty. Na przykład zapytanie „sukienki na bal maturalny” zwróci nam wyniki prezentujące suknie wieczorowe, pomimo, że w opisach produktów nie znajdziemy frazy „bal maturalny”. W przypadku turystyki zapytanie „romantyczny wyjazd we dwoje” zwróci nam oferty, w których niekoniecznie będzie występować słowo „romantyczny”, a jedynie frazy o podobnym znaczeniu, np.: „hotel idealny na podróż poślubną”, „kameralny hotel dla par”.
Jest to możliwe dzięki zastosowaniu algorytmów przetwarzania i rozumienia języka naturalnego. Algorytmy rozumienia języka naturalnego są budowane w oparciu o metody uczenia maszynowego, w tym głębokie sieci neuronowe, a także przez przygotowane przez człowieka korpusy danych, dziedzinowe bazy reguł lingwistycznych, słowniki semantyczne czy ontologie dziedzinowe (np.: dla turystyki, medycyny, prawa) . Wykorzystują także zewnętrzne zasoby leksykalne i wiedzy, np.: bazy geograficzne w celu identyfikacji nazw geograficznych wprowadzanych przez użytkowników w zapytaniach turystycznych.
Algorytmy NLP/NLU mają za zadanie przekształcić nieformalny język zapytania użytkownika (nieustrukturyzowany) na bardziej formalny język symboliczny (ustrukturyzowany) łatwiejszy do zrozumienia przez systemy komputerowe.
Przykłady działania algorytmów języka naturalnego
Zalety wyszukiwarek w języku naturalnym dla branży turystycznej
1. Prosty i intuicyjny interfejs wyszukiwania
Wyszukiwarki w języku naturalnym oferują najprostszy interfejs wyszukiwania (znany z wyszukiwarek typu Google), brak konieczności zawężania wyników wyszukiwania za pomocą skomplikowanych mechanizmów filtrowania oraz wiele innych mechanizmów (np.: podpowiedzi), dzięki czemu już w pierwszym kroku wyszukiwania użytkownik uzyskuje wyniki wyszukiwania dopasowane do jego potrzeb. W przypadku klasycznych wyszukiwarek nastąpi to w co najmniej 2 krokach (wypełnienie formularza, a następnie zawężenie wyników za pomocą filtrów).
Czas potrzebny na dotarcie do oferty spełniającej oczekiwania użytkownika ulega znacznemu skróceniu, co jest istotne zwłaszcza w kontekście pojawienia się narzędzi typu ChatGPT do planowania podróży. Użytkownik niezadowolony z interfejsu wyszukiwania na stronie turystycznej i konieczności przeglądania wielu ofert w celu zawężenia ich do własnych kryteriów może wykorzystać inne narzędzi typu ChatGPT do bardziej precyzyjnego wyszukiwania ofert pasujących do jego potrzeb.
2. Źródło inspiracji dla osób, które nie mają sprecyzowanych preferencji wyjazdowych
W początkowej fazie planowania podróży, podróżujący są otwarci na inspiracje i pomysły na wyjazd. Według wspomnianego wyżej badania Expedia 3 na 5 podróżujących nie ma wybranego konkretnego kierunku wyjazdu. Inspiracji szukają u rodziny, w mediach społecznościowych, na blogach turystycznych, w wyszukiwarkach internetowych typu Google, metawyszukiwarkach czy serwisach OTA.
Brak możliwości wyszukania takich informacji w typowych serwisach turystycznych powoduje, że użytkownicy zaczynają planowanie podróży od wyszukiwarek typu Google, Bing, czy od niedawna w narzędziu ChatGPT, który może podpowiadać rekomendacje podróży.
Umożliwienie użytkownikom serwisu turystycznego zadawania otwartych pytań w języku naturalnym w postaci „który hotel w Turcji wybrać dla rodzin z dziećmi”, „gdzie pojechać na nurkowanie”, „gdzie mogę się wybrać na safari w Afryce” może przyczynić się do zadowolenia klienta, który nie będzie tracić czasu na wyszukiwanie inspiracji w innych miejscach.
3. Umożliwienie podróżnym szybkiego dotarcia do optymalnej i dopasowanej do ich potrzeb oferty turystycznej.
Jednym z największych problemów wyszukiwarek opartych na tradycyjnych formularzach jest brak możliwości dopasowania wyników wyszukiwania do kryteriów wyszukiwania użytkownika ze względu na niewielką liczbą parametrów podawanych w wyszukiwaniu (kierunek wyjazdu, daty wyjazdu, liczba osób). W większości przypadków takie wyszukiwarki zwracają cały zbiór ofert pasujących do zadanych kryteriów (np.: wszystkie hotele w Grecji dostępne w lipcu z pokojami 2- osobowymi) posortowanych zazwyczaj po cenie, dacie wyjazdu lub za pomocą innego prostego kryterium sortowania. Znalezienie w takim zbiorze konkretnej oferty interesującej użytkownika (np.: tylko hoteli z udogodnieniami dla osób niepełnosprawnych czy hoteli oferujących posiłki bez glutenu) wymaga przejrzenia opisów ofert lub zawężenia wyników za pomocą filtrów dostępnych w wyszukiwarce. Niestety, w wielu przypadkach nie jest możliwe zdefiniowanie wszystkich filtrów odpowiadającym możliwym kryteriom wyszukiwania przez użytkowników, gdyż to wymaga ogromnego nakładu pracy w postaci analizy treści ofert i wyodrębnienia ich wszystkich możliwych parametrów.
W przypadku wyszukiwarek w języku naturalnym, zapytanie użytkownika w postaci „hotel w Grecji w lipcu dla 2 osób z aquaparkiem, sauną, golf” już w pierwszym kroku pozwoli na wyszukanie ofert spełniających powyższe kryteria. A dodatkowo, dzięki zaawansowanym mechanizmom rankingowania i semantycznego podobieństwa, wyżej w wynikach wyszukiwania pojawią się oferty bardziej pasujące do zapytania użytkownika – w pierwszej kolejności hotele z parkiem wodnym sauną i golfem, w drugiej hotele posiadające dwa kryteria z trzech, np.: sauna i golf.
4. Lepsze zrozumienie kontekstu i intencji zapytania
W przypadku klasycznych interfejsów wyszukiwania, na podstawie wprowadzanych przez użytkownika danych do formularza (kierunek, daty wyjazdu, liczba osób) nie jest możliwe zrozumienie, w jakim celu udaje się w podróż – czy szuka wyjazdu biznesowego, podróży poślubnej czy wycieczki kempingowej. Przykładem może być szukanie przez użytkowników wyjazdu do Grecji dla 2 osób w typowych wyszukiwarkach opartych na formularzach.
W przypadku wyszukiwarki umożliwiającej rozumienie języka naturalnego, możliwe jest dodanie dodatkowych parametrów opisujących wyjazd, np.: „hotele na romantyczny wyjazd do Grecji”, co pozwala na zrozumienie intencji podróżującego – wyjazd do cichego, kameralnego, przeznaczonego dla par lub tylko dla dorosłych hotelu w Grecji. Analogicznie, wyszukiwarki w języku naturalnym mogą zrozumieć kontekst wypowiedzi, „wyjazd na święta” może oznaczać wyjazd w najbliższym okresie świątecznym, który wynika z kontekstu – w tym przypadku daty wykonania zapytania (w listopadzie będzie „święta” mogą oznaczać „Boże Narodzenie”, a w lutym „Wielkanoc”).
Podsumowanie
Jak widzisz, wyszukiwarki w języku naturalnym mają wiele praktycznych zastosowań i mogą znacznie pomóc Twoim klientom w znalezieniu interesujących ich ofert.
Jeśli chciałbyś wdrożyć taką wyszukiwarkę w swojej organizacji, pierwszy krok możesz zrobić już teraz. Sprawdź demo wyszukiwarki Qtravel Search i samodzielnie przetestuj możliwości tego rozwiązania.