"Etsy использует большие языковые модели (LLM) для создания подробных, анонимных профилей покупателей на основе истории просмотров и покупок. Эти профили отражают тонкие интересы и цели покупок, повышая персонализацию для почти 90 миллионов покупателей на платформе. Техническая реализация включает в себя получение данных об активности пользователей, а затем побуждение LLM интерпретировать эти данные для генерации профилей. Чтобы сделать этот процесс масштабируемым и экономически эффективным, Etsy оптимизировала источники данных, сократила объем входных токенов, увеличила размеры пакетов и использовала параллельную обработку. Эти оптимизации значительно сократили время и затраты на генерацию профилей покупателей. Сгенерированные профили покупателей затем применяются для персонализации поиска посредством переписывания запросов и использования "таблеток" уточнения. Переписывание запросов обогащает поисковые запросы пользователей прогнозируемыми интересами, в то время как "таблетки" уточнения предлагают кликабельные фильтры на основе предпочтений пользователя. Etsy измеряет успех этой персонализации с помощью таких метрик, как повышение коэффициента кликабельности и коэффициента конверсии. Они также поддерживают точность профилей, динамически обновляя их на основе активности пользователей и обнаруживая смещение интересов. Будущая работа включает решение проблемы "холодного старта" для новых пользователей путем экспериментов с наследуемыми профилями. В конечном итоге Etsy стремится улучшить возможности обнаружения и создать более интуитивно понятные поисковые возможности для каждого покупателя."