В этом видео: Питер Лафлин, директор по аналитике данных и искусственному интеллекту в Morrisons
Краткое содержание: Morrisons, один из крупнейших супермаркетов Великобритании, предлагает миллионам покупателей более быстрый и удобный процесс покупок с помощью Google Cloud. Используя BigQuery, Vertex AI и модели Google Gemini, Morrisons разработала Product Finder — встроенный в приложение инструмент на основе искусственного интеллекта, который помогает покупателям мгновенно находить нужные им товары в магазинах. Теперь покупатели могут просто ввести название товара и получить информацию о его точном местоположении в отделе и отделе в режиме реального времени, даже если полки в тот день были переставлены. Product Finder уже стал незаменимым помощником в магазинах Morrisons: только за Пасху 2025 года покупатели совершали 50 000 посещений в день, и его использование неуклонно растет, поскольку покупатели продолжают использовать его при повторных покупках.
Проблема: Поиск определённых товаров, особенно небольших, таких как тахини или клюквенный соус, может быстро превратить обычный поход в продуктовый магазин в утомительный поиск. Чтобы решить эту распространённую проблему, Morrisons решила внедрить тот же интуитивно понятный и простой поиск, которым пользуются покупатели онлайн, прямо в свои отделы.
Решение: Morrisons уже сотрудничала с Google Cloud для переноса всех своих данных в BigQuery и внедрила Looker, чтобы обеспечить отслеживание в режиме реального времени всех транзакций магазина, запасов, логистики, информации о продуктах и отзывов клиентов. Наличие этой надёжной базы данных позволило Morrisons использовать технологии искусственного интеллекта Google Cloud для создания Product Finder — встроенного в приложение инструмента на основе искусственного интеллекта, который помогает покупателям быстро находить нужные товары прямо со своих телефонов. Благодаря Vertex AI, Morrisons использовала передовые возможности мультимодальных моделей Gemini от Google для интерпретации запросов на естественном языке и их преобразования в соответствующие идентификаторы продуктов. Эта информация затем используется для получения точного местоположения товаров из BigQuery и предоставления её покупателям. Что особенно важно, тесная интеграция BigQuery с Vertex AI и Gemini также позволила относительно небольшой команде Morrisons быстро разработать и внедрить Product Finder, сэкономив месяцы разработки и избежав необходимости в дополнительном персонале.
Результаты: Теперь покупатели могут вводить простые запросы на естественном языке, например, «Где тахини?», и мгновенно находить товары в магазинах, даже если полки в тот день были переставлены, превращая утомительные поиски в минуты облегчения. Product Finder уже становится незаменимым помощником в магазинах Morrisons: только за Пасху 2025 года покупатели пользовались им 50 000 раз в день, и его использование неуклонно растёт, поскольку покупатели продолжают полагаться на него при повторных посещениях.
Ключевые выводы и основные моменты нашего интервью с Питером Лафлином, директором по аналитике данных и искусственному интеллекту в Morrisons:
→ «Поиск товаров призван предоставить покупателям в нашем магазине тот же опыт поиска, который они могут получить онлайн. Количество покупателей, с которыми мы общались и которые были искренне рады найти такую функцию, значительно уменьшило стресс, который они испытывали во время похода по магазинам».
→ «У нас есть данные в BigQuery, которые сообщают нам, где находится товар в любом из наших магазинов, поэтому мы использовали Gemini и Vertex [ИИ] для интерпретации поискового запроса пользователя и преобразования его в идентификатор продукта и идентификатор местоположения. Gemini прекрасно интегрирован в стек Google и отлично справляется с преобразованием вводимых пользователем данных в нужную нам форму».
→ «Разработка пользовательского интерфейса требует значительных усилий. Если бы мы делали это без этих продуктов, это заняло бы у нас, возможно, месяцы и гораздо больше команды, чем у нас есть. Объединив Vertex [ИИ] и Gemini с BigQuery, Google позволяет легко сосредоточиться на пользовательском опыте и позволяет относительно небольшой команде сделать гораздо больше, чем вы могли бы ожидать, благодаря простоте использования платформы».
→ «Одно из преимуществ использования предварительно обученной модели заключается в том, что вам не нужно проводить её тщательное тестирование. Вы должны проверить, как она работает в вашей среде, и мы можем быть уверены, что Google справится со своей задачей. Так что это не просто момент озарения — это осознание того, что после завершения этого проекта наши методы работы изменились на будущее».
Использованные продукты Google Cloud: Vertex AI, Gemini, BigQuery, Looker
Подробнее:
→ Morrisons сотрудничает с Google Cloud для запуска сервиса поиска товаров на базе искусственного интеллекта, который выводит процесс покупки в магазине на новый уровень https://www.googlecloudpressc...
Информация по комментариям в разработке