Booking.com의 상담원 전략: 규율 있고 모듈식이며 이미 2배의 정확도 제공

많은 기업이 에이전트 행동이나 인프라에 대해 생각조차 하지 않았을 때 Booking.com은 이미 자체 개발한 대화형 추천 시스템을 통해 이러한 에이전트에 “착각”했습니다.

이 초기 실험을 통해 회사는 한 발 물러서서 열광적인 AI 에이전트 과대광고에 휩쓸리는 것을 피할 수 있었습니다. 대신, 모델 개발에 대해 규율 있고 계층화된 모듈식 접근 방식을 취하고 있습니다. 즉, 저렴하고 빠른 추론을 위한 소형 여행 전용 모델입니다. 추론과 이해를 위한 더 큰 LLM(대형 언어 모델) 정밀도가 중요한 경우 사내에서 구축된 도메인 조정 평가.

OpenAI와의 선택적 협업과 결합된 이 하이브리드 전략을 통해 Booking.com은 주요 검색, 순위 지정 및 고객 상호 작용 작업 전반에서 정확성을 두 배로 높였습니다.

Booking.com의 AI 제품 개발 책임자인 Pranav Pathak은 새 팟캐스트에서 VentureBeat에 다음과 같이 말했습니다.