Recathon LLM Negotiators
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Das Projekt „LLM Negotiator“ zielt darauf ab, das E-Commerce-Erlebnis durch die Integration fortgeschrittener Sprachlernmodelle (LLMs) zu verbessern, um persönliche Interaktionen zu simulieren, dynamische Preisverhandlungen zu ermöglichen und mehr Transparenz zu bieten. Dieses System überwindet die Einschränkungen fester Preise und eingeschränkter Kundeninteraktion und bietet ein ansprechenderes und flexibleres Einkaufserlebnis.
Komponenten und Arbeitsablauf:
Produktlisten: Die E-Commerce-Plattform zeigt Produktkataloge an und interagiert mit dem Zahlungsgateway für Transaktionen.
LLM-Chat-Schnittstelle: Dies dient als Verhandlungsschnittstelle, über die Kunden mit einem KI-Verhandlungsführer interagieren können, um Produktpreise zu besprechen und auszuhandeln.
Master Vector DB (V_DB): Speichert Vektordarstellungen von Verhandlungsdaten, um das Verständnis und die Antwortgenerierung des LLM zu verbessern.
Dynamisches Preismodell:
Nachfragebewertung: Bewertet die Produktnachfrage, um die Preise dynamisch anzupassen. Down-Lift-Faktor: Bestimmt den minimal zulässigen Rabatt basierend auf verschiedenen Faktoren. Preisschwankungsfaktor: Berücksichtigt Markttrends und Wettbewerbspreise, um die Preise anzupassen. Wettbewerbsfähige Preisgestaltung: Analysiert die Preise verschiedener Plattformen (P1, P2, P3, P4, P5) und aktualisiert die Preisstrategie, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Web Scraper: Durchsuchen Sie regelmäßig Zielwebsites, um die Trenddatenbank zu aktualisieren (alle 3 bis 6 Monate) und stellen Sie sicher, dass das Preismodell an den aktuellen Marktbedingungen ausgerichtet ist.
Deterministisches Score-Modell: Verwendet Eingaben aus dem dynamischen Preismodell, um einen Basispreis und KI-generierte Verhandlungspreise zu ermitteln.
Prozessablauf:
Datenerfassung und -aktualisierung: Web-Scraper sammeln Marktdaten, die die zentrale Datenbank aktualisieren.
Wettbewerbsanalyse: Die Wettbewerbspreiskomponente analysiert Daten verschiedener Plattformen und speist sie in die Datenbank ein.
Dynamische Preisgestaltung: Das deterministische Score-Modell verwendet Nachfrage-Scores, Down-Lift-Faktoren und Preisschwankungsfaktoren, um Preise dynamisch anzupassen. Kundeninteraktion: Über die LLM-Chat-Schnittstelle verhandeln Kunden Preise in Echtzeit. Das LLM nutzt die Master-Vektordatenbank, um personalisierte und kontextrelevante Antworten bereitzustellen.
Abschluss der Transaktion: Sobald ein Preis vereinbart wurde, läuft die Transaktion über das Zahlungsgateway ab.
Mitwirkende
