Recathon LLM Negotiators
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LLM Negotiator 專案旨在透過整合高階語言學習模型 (LLM) 來模擬個人互動、實現動態價格談判並提高透明度，從而增強電子商務體驗。該系統解決了固定定價和有限的客戶互動的局限性，提供了更具吸引力和靈活的購物體驗。
組件和工作流程：
產品清單：電商平台展示產品目錄並與支付網關互動進行交易。
LLM聊天介面：作為談判介面，客戶可以與人工智慧談判者互動，討論並協商產品價格。
主向量資料庫（V_DB）：儲存談判資料的向量表示，以增強法學碩士的理解和回應產生。
動態定價模型：
需求評分：評估產品需求以動態調整定價。 Down Lift Factor：根據各種因素決定允許的最小折扣。價格波動因素：考慮市場趨勢和競爭對手定價來調整價格。具競爭力的定價：分析不同平台（P1、P2、P3、P4、P5）的價格並更新定價策略以保持競爭力。
網路抓取工具：定期抓取目標網站以更新趨勢資料庫（每 3 至 6 個月），確保定價模型符合當前市場狀況。
評分確定性模型：利用動態定價模型的輸入來確定基本價格和人工智慧產生的談判價格。
工藝流程：
資料收集與更新：網路抓取工具收集市場數據，從而更新中央資料庫。
競爭分析：競爭定價組件分析來自不同平台的資料並將其輸入資料庫。
動態定價：評分確定性模型利用需求評分、下降因素和價格波動因素來動態調整價格。客戶互動：透過LLM聊天介面，客戶即時協商價格。法學碩士使用主向量資料庫來提供個人化且與上下文相關的回應。
交易完成：一旦價格達成一致，交易將透過支付網關進行。
貢獻者
