Recathon LLM Negotiators
1.0.0
يهدف مشروع LLM Negotiator إلى تعزيز تجربة التجارة الإلكترونية من خلال دمج نماذج تعلم اللغة المتقدمة (LLMs) لمحاكاة التفاعلات الشخصية، وتمكين مفاوضات الأسعار الديناميكية، وتوفير المزيد من الشفافية. يعالج هذا النظام القيود المفروضة على الأسعار الثابتة والتفاعل المحدود مع العملاء، مما يوفر تجربة تسوق أكثر جاذبية ومرونة.
المكونات وسير العمل:
قوائم المنتجات: تعرض منصة التجارة الإلكترونية كتالوجات المنتجات وتتفاعل مع بوابة الدفع للمعاملات.
واجهة دردشة LLM: تعمل كواجهة تفاوض حيث يمكن للعملاء التفاعل مع مفاوض الذكاء الاصطناعي لمناقشة أسعار المنتجات والتفاوض بشأنها.
Master Vector DB (V_DB): يخزن تمثيلات المتجهات لبيانات التفاوض لتعزيز فهم LLM وتوليد الاستجابة.
نموذج التسعير الديناميكي:
نقاط الطلب: تقييم الطلب على المنتج لضبط الأسعار ديناميكيًا. عامل الرفع السفلي: يحدد الحد الأدنى المسموح به للخصم بناءً على عوامل مختلفة. عامل تقلب الأسعار: يأخذ في الاعتبار اتجاهات السوق وأسعار المنافسين لضبط الأسعار. الأسعار التنافسية: تحليل الأسعار من منصات مختلفة (P1، P2، P3، P4، P5) وتحديث استراتيجية التسعير لتظل قادرة على المنافسة.
أدوات استخراج الويب: تقوم بشكل دوري بمسح مواقع الويب المستهدفة لتحديث قاعدة بيانات الاتجاهات (كل 3 إلى 6 أشهر)، مما يضمن أن نموذج التسعير مستنير بظروف السوق الحالية.
النموذج الحتمي للنتيجة: يستخدم المدخلات من نموذج التسعير الديناميكي لتحديد السعر الأساسي وأسعار التفاوض الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
تدفق العملية:
جمع البيانات وتحديثها: تقوم أدوات استخراج البيانات على الويب بجمع بيانات السوق، والتي تعمل على تحديث قاعدة البيانات المركزية.
التحليل التنافسي: يقوم مكون التسعير التنافسي بتحليل البيانات من منصات مختلفة وإدخالها في قاعدة البيانات.
التسعير الديناميكي: يستخدم النموذج الحتمي للنتيجة درجات الطلب وعوامل الرفع الهبوطي وعوامل تقلب الأسعار لضبط الأسعار ديناميكيًا. التفاعل مع العملاء: من خلال واجهة الدردشة LLM، يتفاوض العملاء على الأسعار في الوقت الفعلي. يستخدم LLM قاعدة بيانات المتجهات الرئيسية لتقديم استجابات مخصصة وذات صلة بالسياق.
إتمام المعاملة: بمجرد الاتفاق على السعر، تتم المعاملة من خلال بوابة الدفع.
المساهمين
