벤처비트에 실린 "Yelp가 사용자 친화적인 AI 어시스턴트를 개발하기 위해 경쟁 LLM을 정확성, 관련성 및 톤으로 평가한 방법"이라는 기사는 Yelp가 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 AI 어시스턴트인 Yelp Assistant를 개발하는 과정에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

LLM 선택 및 평가
Yelp는 다양한 LLM을 철저히 평가하여 자신들의 요구에 가장 적합한 모델을 결정했습니다. 이 평가는 정확성, 관련성, 톤이라는 세 가지 주요 기준에 중점을 두었습니다. Yelp는 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하면서도 사용자 친화적인 톤을 유지할 LLM이 필요했습니다.

훈련 및 맞춤화
선정된 LLM은 비즈니스 정보, 사용자 리뷰, 견적 요청 기능의 데이터 등을 포함한 Yelp의 방대한 데이터셋으로 훈련되었습니다. 이 훈련 덕분에 AI는 사용자 요청의 세부 사항을 이해하고 맞춤형 추천을 제공할 수 있게 되었습니다. Yelp는 또한 AI가 생성할 수 있는 잠재적인 허위 정보(잘못된 정보)를 관리하기 위한 감독 시스템을 도입하여 응답의 정확성과 신뢰성을 보장했습니다.

Yelp 플랫폼과의 통합
Yelp Assistant는 Yelp 앱에 통합되어 있으며, 특히 "프로젝트" 탭 아래에서 사용자가 집 수리, 이사 또는 기타 지역 서비스와 같은 다양한 작업을 위한 서비스 전문가를 찾기 위해 AI와 상호작용할 수 있습니다. AI는 사용자의 요구에 대한 상세 정보를 수집하기 위해 추가 질문을 하고, 가장 적합한 서비스 제공자와 연결해줍니다.

사용자와 기업을 위한 이점
사용자에게 Yelp Assistant는 많은 목록을 검색할 필요를 없애주어 검색 과정을 단순화합니다. 이를 통해 사용자는 자격을 갖춘 전문가와 연결되어 스트레스와 추측을 줄일 수 있습니다. 기업에겐 AI가 타겟 리드를 제공하고, 커뮤니케이션 효율을 개선하며, 관련성과 자격이 높은 리드와 연결시켜 신규 고객 전환율을 높일 수 있는 가능성을 제공합니다.

추가 AI 기반 기능
Yelp Assistant 외에도, Yelp는 제 3자 플랫폼이 Yelp의 지역 비즈니스 데이터와 사용자 리뷰를 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있도록 하는 Yelp Fusion AI API와 같은 다른 AI 기반 기능을 도입했습니다. 이는 자연어 검색 기능을 가능하게 하여 다양한 플랫폼에서 사용자 경험을 향상시킵니다. 또한 Yelp는 레스토랑을 위한 Guest Manager 기능을 업데이트하여 분석, 대기자 명단 정확성 및 프론트 오브 하우스 운영을 개선했습니다.

혁신에 대한 헌신
Yelp의 AI 어시스턴트 개발은 사용자와 기업의 상호작용을 개선하고 혁신에 대한 회사의 헌신을 반영합니다. 고급 AI 기술을 활용하여 Yelp는 모든 상호작용을 더 스마트하고 직관적이며 소비자와 기업의 변화하는 요구에 맞게 맞춤화하려 합니다.

전반적으로 이 기사는 Yelp가 사용자 친화적인 AI 어시스턴트를 만들기 위해 LLM을 선택하고 맞춤화하는 과정을 꼼꼼하게 접근하고 있음을 강조하고 있습니다.