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数十年来，Yelp Review应用程序已为访客和其他消费者提供了有用的信息。他从第一年开始尝试了机器学习。在最近一次人工智能技术的爆炸爆炸中，他仍然遇到了绊脚石，因为他致力于使用现代大型语言模型来营养某些功能。
Yelp意识到，客户，尤其是那些偶尔使用该应用程序的客户在连接其AI功能（例如他的助理人工智能）方面存在问题。
Yelp产品总监在接受VentureBeat采访时说：“我们看到的显而易见的教训是，建造一些东西，看起来很酷，但是要建造一些东西，看起来很酷且非常有用是非常容易的。”
当然，这并不是那么简单。在他推出Yelp Assistant，他的助手与AI搜索服务的助手在2024年4月一半的客户中，Yelp看到了人工智能用于其工具的数量，实际上开始下降。
“一个惊讶的是，当我们将其启动为消费者的Beta版本时 – 几位用户和对应用程序非常熟悉的人 – （他们）喜欢这一点。我们有一个强烈的信号，以至于它将取得成功，然后我们将其撤出了所有人（），而且表演都落下了。”萨尔达哈说。 “我们花了很多时间来找出原因。”
事实证明，更多随机的Yelp用户，那些有时访问网站或应用程序以找到新的裁缝或管道的人并不希望立即与AI代表交谈。
从简单到更多涉及人工智能的功能
大多数人都知道Yelp是一个网站，也知道查找餐厅评论和菜单照片的申请。我用Yelp在新小吃中找到食物的照片，看看我的其他感觉是否被分为特别柔软的菜肴。这也是一个告诉我是否有一家咖啡店，我打算用作一天的工作空间，Wi -Fi，叉子和座位，在曼哈顿很少见。
萨尔达尼亚（Saldanya）回忆说，耶尔普（Yelp）在“十年的大部分时间里”投资了AI。
“当我说在2013 – 2014年的临时规模上，我们处于完全不同的AI中，因此我们专注于创建自己的模型，以使人们对请求的理解诸如理解。建立重大联系的部分工作是帮助人们提高自己对搜索的意图。”他说。
但是，随着人工智能的发展以及Yelp的需求。 他投资了AI，以识别用户提供的照片以识别流行菜肴的照片，然后推出了与商人和服务联系的新方法，并帮助搜索平台上的用户。
助理AI可帮助Yelp用户找到正确的“ Pro”工作。人们可以按聊天和使用技巧，或输入他们需要完成的任务。然后，助手提出后续问题以缩小潜在服务提供商的范围，然后再向可能想参加工作的专业人员做一条消息。
Saldanya说，建议专业人员对用户自己做出回应，尽管他承认较大的品牌通常会有一个呼叫中心，这些中心会处理Yelp Assistant生成的消息。
除了人工智能的助手外，Yelp还提出了概述想法和要点。 LLMS分析了Yelp在情绪结果中收集的用户和评论者的心情。 Yelp使用详细的GPT-4O提示为主题列表创建数据集。然后它使用GPT-4O-MINI模型进行调音。
“评论”功能强调了介绍评论信息的功能，还使用LLM的提示来创建一组数据。然而，它基于GPT-4，带有GPT-3.5 Turbo的良好环境。 Yelp说，他将使用GPT-4O和O1更新功能。
Yelp使用LLMS加入了许多其他公司，通过根据客户评论添加最佳搜索功能来提高评论的实用性。例如，亚马逊推出了Rufus，AI助理，他们帮助人们找到推荐的物品。
大型模型和性能需求
对于他的许多新功能，包括人工智能的助手，Yelp转向GPT-4O OpenAI和其他模型，但Saldanha指出，无论模型如何，Yelp数据都是助手的秘密调味料。 Yelp不想在一种模型中修复自己，并保留了公正性，LLMS将为其客户提供最佳服务。
萨尔达哈说：“我们在AWS -squal Rown品种上使用OpenAI，人类和其他模型的模型。”
Saldanya解释说，Yelp创建了一个标题，以正确，相关性，意识，客户的安全性和合规性来验证模型的性能。他说，“这些确实是最好的模型”。在考虑到迭代成本和响应延迟之前，该公司在每个型号上经营一个小型飞行员。
用户培训
Yelp还做出了协调的努力，以教导日常和能量用户对人工智能的新功能感到满意。萨尔达尼亚（Saldanya）说，他们理解的第一件事，尤其是在AI的助手中，是语气必须感觉像一个人。这不能太快或太慢。它不能太鼓励或太粗鲁。
“我们付出了很多努力，以帮助人们感到舒适，尤其是在第一个答案中。我们花了将近四个月的时间才能正确地完成第二部分。一旦我们做到了，这很明显，您可以在订婚中看到这种曲棍球。”萨尔达哈说。
该过程的一部分包括对AI培训以积极使用某些单词和声音。在所有这些准确的设置之后，萨尔顿达（Saldangha）表示，他们最终会看到Yelp和Yelp的更高用途。
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