«Посоветуй ресторан для первого свидания»: как работает ИИ-ассистент в «Яндекс Еде»?

Знакомая ситуация: вечер пятницы, хочется прогуляться и вкусно поесть, а вы с женой или девушкой полчаса листаете карты в поисках «чего-нибудь интересного».

Сотни ресторанов, тысячи отзывов, куча фильтров… А ещё надо учесть кухню заведения, бюджет и локацию. В итоге, измученные выбором, вы в очередной раз заказываете привычную пиццу или роллы. Но, кажется, на горизонте появилось решение этой головоломки.

Помочь пользователям с выбором ресторана решили в «Яндексе» — компания добавила в приложение Яндекс Еды AI-ассистента. Назвали его легко и просто: «Еда AI».

По задумке компании, ассистент должен подобрать персональные рекомендации для каждого пользователя, а заодно подсказать, куда сходить или где заказать доставку еды. Действительно ли это так работает на практике?

Но для начала давайте разберёмся, как работает «Еда AI».

Чем «думает» ресторанный сомелье?

«Еда AI» работает на базе двух технологий: YandexGPT 5 Pro и RAG-платформы.

• YandexGPT 5 Pro — это большая языковая модель (LLM). Она понимает естественный язык, поэтому запрос можно формулировать в вольной форме. Да, именно эта модель и используется в Алисе.
• Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это «генерация с дополненной выборкой». То есть обычный чат-бот может что-то забыть, перепутать или даже выдумать, чтобы ответ казался убедительным — это называют «галлюцинациями» ИИ. В то же время ассистенты с RAG сначала сверяются с надёжным (заранее подготовленным) источником, после чего выдают достоверный ответ.

В случае с «Едой AI» источником выступает вся база данных Яндекса: в распоряжении ИИ есть постоянно обновляемая информация о ресторанах, их меню, ценах, часах работы, а также множество отзывов пользователей и даже статьи из гастрономического медиа «Открытая кухня» от самой «Яндекс Еды».

Использование RAG полностью оправдано тем, что пользователи, которые обращаются к «Еде AI», планируют получить максимально точный ответ — это критически важный аспект. Поэтому ассистент нацелен не на разговор с пользователем «о еде», а на конкретные ответы.

Где найти «Еду AI»?

Ассистент находится на самом видном месте — на главной «Яндекс Еды». Или в соответствующем разделе в приложении «Яндекс Go» — как вам удобнее.

Нажав на кнопку, вы попадёте в чат. Интерфейс минималистичный: приветственное сообщение и окно для ввода текста. Не хватает разве что примеров-подсказок, которые натолкнули бы пользователя на тот или иной запрос, вдохновения ради.

Единственное заметное ограничение на данный момент заключается в том, что сервис работает только в Москве. Читателям из Санкт-Петербурга, Нижнего Новгорода, Казани и других крупных городов придётся подождать, увы.

С теорией закончили, пора взбодриться! Кофе — отличный вариант, если вы не гипертоник.

Генерируем новые нейронные связи

Я как раз гипертоник, но если бы я пил кофе по утрам, особенно в Москве, я бы наверняка захотел поэкспериментировать с кофейнями — надоедает же пить один и тот же кофе в одном и том же месте. Тем более, в столице кофейни расположены на каждом шагу.

Так и сформулируем запрос: «Посоветуй, где взять кофе с собой в пределах 300 рублей около Восточного вокзала?»

Вуаля — перед нами список из кофеен. Ассистент сразу отметил, что в первом заведении средний чек повыше, чем я указал, однако порекомендовал присмотреться из-за «отличного качества кофе и атмосферы». Другие заведения тоже оказались дороже заданного бюджета, записываем минус ассистенту (карандашом).

Кто не работает — тот ест

Будем считать, что кофе был выпит ещё по пути в офис, а рабочий день в самом разгаре — пора сходить на ланч. Так и заявим: «Хочу сходить на недорогой бизнес-ланч около Тверской». Согласен, что «недорогой» и «Тверская» — не очень сочетаемые понятия, однако попытаться можно.

«Еда AI» посоветовала мне «Братьев Караваевых» — был там, согласен, неплохой вариант. Здесь же кафе Burger Heroes, ресторан «Кремлёвский» и «Кофемания». Даже грузинскую кухню вниманием не обделили.

Ответственный момент: первое свидание

Вечер пятницы — идеальное время для того, чтобы пригласить даму сердца в какой-нибудь ресторан. Мы хотим, чтобы в меню были коктейли, а заведение в целом было на азиатскую тематику. При этом общий счёт на двоих не должен превышать 5000 рублей — это нормальные критерии для небольшого ужина. Местоположение значения не имеет — поедем куда угодно. Что же нам посоветует ассистент?

Попадание почти стопроцентное: в подборке есть и рестобар с шоу-подачей коктейлей, и тематическое заведение с названием «Моя пьяная бабушка летит в Сингапур», и более премиальное паназиатское местечко Turandot. Правда, в последнем средний чек только на одного гостя превышает 5000 рублей. Но выбор у нас есть, и это отлично.

Чилловая суббота

После, так сказать, тяжёлой ночи вы вряд ли захотите выходить из дома, равно как и готовить что-то самостоятельно. Попросим что-нибудь придумать «Еду AI».

Найди доставку полезной еды, чтобы привезли через полчаса.

Со временем доставки есть неточности, но в целом результаты меня удовлетворили: «Еда» предлагает начать утро с супов, мяса и роллов. Отличный набор.

Главный плюс: приложение сразу предлагает некоторые позиции и указывает на них цены. По одному клику можно перейти в карточку продукта и собрать целую корзину в ресторане. И ничего не надо ресёрчить самому.

Нюансы

Они, конечно, есть. Со свиданием, бизнес-ланчем и кофе «Еда AI» справляется отлично, однако некоторые запросы даются нейросети с трудом. Я выделил их в следующие категории:

• Запросы со стоимостью. Модель не всегда прислушивается к финансовым пожеланиям и предлагает более дорогие места.
• Слишком точные запросы. «Еда AI» путается, если дать ей слишком много вводных. Так, запрос «Посоветуй, где взять кофе с собой на миндальном молоке в пределах 300 рублей около метро Бульвар Рокоссовского?» ввёл модель в ступор — ответа не последовало.

• Типы блюд. Ассистент понимает, чем азиатская кухня отличается от европейской, но посмотреть, есть ли в меню бургеры, он не смог, поэтому порекомендовал различные заведения без бургеров, когда я прямо попросил об обратном.

Что из этого следует?

• Во-первых, информацию нужно перепроверять. Да, нейросеть определённо облегчает поиск нужных заведений, однако не избавляет человека от необходимости проверить данные и поискать что-то самостоятельно.
• Во-вторых, мне показалось, что модели иногда неинтересно, о чём я её прошу. Исходя из того, что в основе заложена RAG, «Еда AI» не должна выдавать рестораны вместо кальянных, но почему-то это делает. Снова надеюсь, что этот момент будет исправлен.

Не «Едой» единой: что будет дальше?

«Еда AI» — это не первый подобный опыт Яндекса. Ранее похожие помощники уже появились в «Маркете» и в «Лавке» — последним я регулярно пользуюсь. Например, ассистент легко подбирает мне продукты без углеводов.

Эти помощники действительно упрощают жизнь и помогают пользователям быстрее выполнять необходимые задачи. К тому же, искусственный интеллект сейчас повсюду.

Я считаю, что следующий логичный шаг для Яндекса — это объединение «Лавки AI» и «Еды AI» в единого ассистента. Например, пользователь скажет, что хочет карбонару. Ассистент проанализирует кафе и магазины рядом, после чего предложит либо сходить в кафе, либо заказать продукты и приготовить самому, либо заказать готовую карбонару из ресторана.

«Еда AI» — баловство или полезный инструмент?

Прямого ответа на этот вопрос у меня нет. Будет релиз — посмотрим, как «Еда AI» справляется с регионами, где ресторанов значительно меньше. А ещё узнаем, как будет реагировать на более креативные или точечные запросы.

На данный момент, как я считаю, потенциал у функции большой: в Москве, где рестораны и кафе на каждом шагу, подобный карманный путеводитель — мастхэв. Для москвичей, кто сейчас и является целевой аудиторией функции, это однозначно полезный инструмент.

Баловством «Еду AI» назвать никак не получается: как ни крути, это удобная функция. Причём как для тех, кто любит ходить по заведениям, так и для тех, кто любит заказывать еду домой.

Выводы

«Еда AI» — это нечто большее, чем просто умный поиск. Это как бы переход от фильтров к человеческому диалогу: вместо выставления галочек и подбора параметров можно просто об этом написать на естественном языке.

Не стоит забывать, что технология пока что в бете. Если ответ вас не устроит — его можно перегенерировать, а также оценить лайком или дизлайком, что позволит модели совершенствоваться с каждым новым диалогом.

Интересно, как Яндекс будет развивать эту технологию. Буду следить за развитием событий и держать вас, читателей, в курсе.