論文の概要: Personalized Recommendation Systems using Multimodal, Autonomous, Multi Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19855v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 14:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 18:59:28.139014
• Title: Personalized Recommendation Systems using Multimodal, Autonomous, Multi Agent Systems
• Title（参考訳）: マルチモーダル・自律・マルチエージェントシステムを用いたパーソナライズされたレコメンデーションシステム
• Authors: Param Thakkar, Anushka Yadav,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル,自律型,マルチエージェントシステムを用いた高度に開発されたパーソナライズされたレコメンデーションシステムについて述べる。 このシステムは、未来的なAI技術と、顧客サービス体験を改善するためにGemini-1.5- ProやLLaMA-70BのようなLLMを取り入れることに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6629765271909505
• License:
• Abstract: This paper describes a highly developed personalised recommendation system using multimodal, autonomous, multi-agent systems. The system focuses on the incorporation of futuristic AI tech and LLMs like Gemini-1.5- pro and LLaMA-70B to improve customer service experiences especially within e-commerce. Our approach uses multi agent, multimodal systems to provide best possible recommendations to its users. The system is made up of three agents as a whole. The first agent recommends products appropriate for answering the given question, while the second asks follow-up questions based on images that belong to these recommended products and is followed up with an autonomous search by the third agent. It also features a real-time data fetch, user preferences-based recommendations and is adaptive learning. During complicated queries the application processes with Symphony, and uses the Groq API to answer quickly with low response times. It uses a multimodal way to utilize text and images comprehensively, so as to optimize product recommendation and customer interaction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル,自律型,マルチエージェントシステムを用いた高度に開発されたパーソナライズされたレコメンデーションシステムについて述べる。 このシステムは、未来的なAI技術とGemini-1.5- ProやLLaMA-70BのようなLLMを取り入れて、特にeコマースにおけるカスタマーサービス体験を改善することに焦点を当てている。 このアプローチでは,マルチエージェント,マルチモーダルシステムを用いて,ユーザに対して可能な限りのレコメンデーションを提供する。 システム全体は3つのエージェントで構成されている。 第1のエージェントは、与えられた質問に答えるのに適した商品を推薦し、第2のエージェントは、これらの推奨商品に属する画像に基づいてフォローアップ質問を行い、その後、第3のエージェントによる自律的な検索を行う。 また、リアルタイムデータフェッチ、ユーザの好みに基づいたレコメンデーション、適応学習も備えている。 複雑なクエリの間、アプリケーションはSymphonyで処理し、Groq APIを使用して応答時間が短い。 マルチモーダルな方法でテキストと画像を包括的に利用し、製品のレコメンデーションと顧客のインタラクションを最適化する。

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