«Читай-город» запустил «Гид по подаркам» на базе моделей Yandex AI Studio

О чём эта история

Федеральная сеть книжных магазинов «Читай-город» использовала модели Yandex AI Studio, чтобы создать «Гид по подаркам» — ИИ-сервис, помогающий подобрать товар под интересы получателя. На базе технологий платформы команда также развивает саммаризацию отзывов, поиск по свободным запросам и внутренние RAG-системы.

Создать «Гид по подаркам» и улучшить работу с текстовыми данными

«Читай-город» управляет каталогом более чем из 500 тыс. книг и развивает собственные ML-сервисы. Покупателям не всегда удобно искать книгу по точному названию или автору: часто они выбирают подарок и описывают задачу иначе — кому предназначена книга, какие у человека интересы, возраст, повод или настроение. Поэтому команда хотела создать «Гид по подаркам» — ИИ-сервис, который сможет понимать такие свободные запросы и подбирать книги по смыслу, а не только по совпадению слов в каталоге.

Для этого нужно было выбрать генеративные модели и инструменты векторизации текстов, которые можно встроить в существующие системы «Читай-города». Команда также рассматривала другие сценарии применения того же подхода: поиск в каталоге по свободным запросам, саммаризацию отзывов на карточках товаров, улучшение рекомендаций и быстрый поиск информации для сотрудников во внутренних RAG-системах.

Команда искала модели, с которыми можно работать по API, чтобы использовать собственную инфраструктуру. Для «Гида по подаркам» было важно, чтобы модель хорошо работала с русскоязычными запросами в свободной форме, сохраняла заданный стиль и формат ответа, не добавляла неподтверждённые детали и помогала пользователю выбрать товар из ассортимента.

Специалисты протестировали качество генерации нескольких коммерческих и опенсорс-моделей на реальных данных компании. По итогам тестирования для генерации выбрали YandexGPT Pro 5: модель показала стабильное качество на русском языке и оказалась экономически выгоднее альтернативных коммерческих решений. Для поиска по свободным запросам и рекомендаций выбрали Yandex Text Embeddings: эмбеддинги позволяют сопоставлять свободные запросы с карточками товаров по смыслу.

Разработали «Гид по подаркам» на базе моделей Yandex AI Studio

Для развития клиентских и внутренних сервисов «Читай-город» использовал несколько моделей Yandex AI Studio. YandexGPT Pro 5 применяли для саммаризации отзывов, генерации ответов на основе корпоративных данных и обработки свободных пользовательских запросов. Yandex Text Embeddings использовали для семантического поиска в рамках «Гида по подаркам» и формирования векторных представлений товаров в нескольких продуктах.

В основе «Гида по подаркам» — RAG-пайплайн с YandexGPT Pro 5, Yandex Text Embeddings и ChromaDB. Сервис встроили в каталог на сайте «Читай-город», он доступен для зарегистрированных пользователей.

«Гид по подаркам» работает так: YandexGPT Pro 5 анализирует пользовательский запрос с интересами и возрастом получателя подарка или другими деталями контекста — и формирует несколько поисковых формулировок. Затем исходный запрос и дополнительные формулировки преобразуются в векторы с помощью Yandex Text Embeddings. RAG-система ищет по векторному индексу каталога наиболее релевантные товары и передаёт найденные позиции вместе с описаниями и атрибутами обратно в YandexGPT Pro 5. Модель сопоставляет полученные данные с запросом пользователя, выбирает пять наиболее подходящих книг и формирует ответ в формате JSON с обоснованием выбора.

На момент создания сервиса у команды «Читай-города» уже был опыт разработки RAG-систем и работы с API моделей Yandex AI Studio. Поэтому разработка и запуск «Гида по подаркам» заняли примерно две недели. Перед выходом в продакшен качество ответов гида проверили продуктовая и ML-команда компании.

В других сценариях команда использует тот же набор моделей для работы с отзывами и рекомендациями. На карточках товаров YandexGPT Pro 5 анализирует десять последних отзывов, выделяет ключевые темы и характеристики книги, а затем формирует краткое резюме и теги. Для рекомендаций каталог товаров векторизуется по названию, описанию, категории, автору и другим атрибутам, а эмбеддинги сохраняются в векторной базе данных.

На основе этих данных «Читай-город» также развивает генеративную ленту рекомендаций: она будет обрабатывать свободные запросы пользователей и формировать динамические «полки» с персонализированными подборками.

Запустили «Гид по подаркам» и повысили конверсию в других ИИ-сценариях

Гид помогает приблизительно трети посетителей страницы подбирать книги по свободному описанию получателя, повода и интересов. 23% пользователей гида продолжают взаимодействовать с предложенными вариантами: переходят в карточку книги, добавляют в избранное или в корзину. Многие пользователи обращаются к гиду повторно.

В других сценариях модели тоже показали измеримый эффект. Саммаризация отзывов повысила конверсию добавлений в корзину на 2,04%, а конверсию в покупку — на 1,87%. За последние 30 дней 93% пользователей положительно оценили новую функцию. Yandex Text Embeddings помогли повысить конверсию в покупку из рекомендательных подборок на 6,1–7,7% в мобильных приложениях, а конверсию в добавление товаров в корзину — на 1,2–1,5%.