| Abstract |
Lietotu automašīnu tiešsaistes tirgū tiek novērota informācijas asimetrija, kas tiek saskatīta brīžos, kad pārdevēji zina vairāk par auto stāvokli, tā problēmām un vēsturi nekā pircēji. Šis fenomens var radīt uzticēšanās trūkumu un var novest pie potenciāli sliktiem pirkumiem. Izstrādātais bakalaura darbs piedāvā risinājumu, izmantojot mākslīgo intelektu, konkrēti izguves paplašināto ģenerēšanu (Retrieval-Augmented Generation), lai papildinātu auto sludinājumus ar informāciju un padomiem.
Bakalaura darba mērķis ir izstrādāt un novērtēt AutoAdvisor sistēmas prototipu, kas izmanto datus ar sludinājumiem no SS.lv. Sludinājumu dati tiek uzglabāti datubāzē, tos apvieno ar otras datubāzes iepriekš sagatavotiem datiem ar papildus informāciju par auto modeļiem, piemēram, tipiskajām modeļu problēmām. Izmantojot GPT-4o-mini lielo valodas modeli tiek ģenerēts strukturēts pārskats par katru transportlīdzekli. Šādi ar ģenerētu informāciju papildināti sludinājumi var palīdzēt pircējiem pieņemt labākus lēmumus un uzzināt vairāk par konkrēto auto.
Bakalaura darba izstrādes laikā ir veikta literatūras analīze par RAG tehnoloģiju, mākslīgā intelekta pielietojumu e-komercijā un uzticības problēmām lietotu auto tirgū. Izstrādātā sistēma ir novērtēta un novērtējums sadalīts divās daļās: (1) salīdzinot informācijas pieejamību starp AutoAdvisor, SS.lv un Mobile.de, analizējot 36 būtiskus informācijas laukus; (2) testējot sistēmas tehnisko veiktspēju, kurā ietilpst: atbildes laiks, Lighthouse testa rezultāti un darbību dažādās pārlūkprogrammās.
Rezultāti uzrādīja, ka izstrādātais AutoAdvisor prototips nodrošina būtiski pilnīgāku informāciju atspoguļojot 26 no 36 laukiem (~72%). Tikmēr salīdzinātie rīki ieguva 21.5 (~60%) (Mobile.de) un 19 (~53%) (SS.lv). Īpaši svarīgi ir lauki, kurus salīdzinātās platformas neietver, piemēram, biežāk sastopamās auto modeļa problēmas un apkopes ieteikumi. Vidēji, atbildi rīks sniedz 51 sekundē, kas ir pieņemami, ņemot vērā mākslīgā intelekta datu apstrādes sarežģītību. AutoAdvisor sistēmas prototipa tīmekļa lietotne saņēma augstākos Lighthouse testa vērtējumus un darbojās vienlīdz labi visās pārbaudītajās pārlūkprogrammās. Šie rezultāti norāda uz to, ka AutoAdvisor var uzlabot informācijas pieejamību un “caurskatāmību”, uzlabojot pircēju uzticēšanos šinī tirgū un lēmumu kvalitāti. Līdzīgos tirgos, šāds risinājums piedāvā iespēju diferencēties, pārvēršot sludinājumu pārlūkošanu par padomdevēja pieredzi.
Starp ierobežojumiem minami šaurais datu apjoms, jo sistēmas prototips fokusēts tikai uz BMW modeļiem, atbildes ātrums un lietotāju testu neesamība. Nākotnē ieteicams paplašināt transportlīdzekļu modeļu klāstu, optimizēt ģenerēšanas ātrumu un testēt sistēmu ar reāliem lietotājiem. Šī pieeja ir piemērojama arī citās jomās, kas saskarās ar informācijas asimetriju. |
