E-ticaret dünyasında müşterilerin aradıkları ürünleri hızlı ve doğru şekilde bulmalarını sağlamak, platformlar için kritik önem taşıyor. Araştırmacılar, bu alanda yaşanan zorlukları aşmak için büyük dil modellerini (LLM) kullanan yenilikçi bir sistem geliştirdi.
Geliştirilen iki aşamalı yaklaşım, öncelikle yapılandırılmamış ürün açıklamalarından sistematik özellik grafikleri çıkarıyor. Bu çevrimdışı süreçte, ürün kategorilerine özgü şemalar oluşturuluyor ve yeniden kullanılabilir bir yapı inşa ediliyor. İkinci aşamada ise sistem, ham metin yerine bu yapılandırılmış temsiller üzerinden akıl yürüterek ürün sıralaması yapıyor.
Sistemin en dikkat çekici özelliği, işlem verimliliği ile performans artışını aynı anda başarması. Ürün başına token kullanımında %57'lik bir azalma sağlarken, sıralama hassasiyetini de kayda değer ölçüde iyileştiriyor. Deneyler, yöntemin sıfır-öğrenme senaryolarında bile mevcut sistemleri geride bıraktığını gösteriyor.
Bu yaklaşım, farklı ürün kategorilerinde değişkenlik gösteren benzerlik kriterlerini ve bağlamsal nüansları daha iyi yakalayabiliyor. Özellikle geleneksel gömme tabanlı yöntemlerin zorlandığı durumlarda üstün performans sergiliyor. Çalışmanın sonuçları, e-ticaret platformlarının arama algoritmalarında önemli iyileştirmeler yapılabileceğini ortaya koyuyor.