Recommender systém s využitím LLM v e-commerce - Husičková, Kateřina (2025)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem, implementací a vyhodnocením pokročilého doporučovacího systému pro e-commerce prostředí. Navržené řešení kombinuje vektorové embeddingy s velkými jazykovými modely (LLM) a řeší klíčové problémy tradičního doporučování, tedy zejména nízkou sémantickou kvalitu doporučení, cold-start u nových produktů a nedostatečné využití textových informací u obsahově bohatých produktů. Výsledkem je produkčně nasazený systém pro e-shop založený na architektuře retrieval–ranking. Retrieval vrstva využívá tři typy embeddingových indexů: produktové, session a transakční, zatímco ranking vrstva používá LLM k finálnímu seřazení kandidátů na základě sémantické relevance. Práce popisuje kompletní datovou architekturu implementovanou v platformě Keboola, včetně čištění dat, generování embeddingů, orchestrace pipeline, validace výstupů a monitoringu kvality. Součástí je důkladná evaluace prostřednictvím A/B testování v produkčním prostředí, která prokázala statisticky významné zlepšení klíčových metrik – míry prokliku (CTR) a konverzního poměru. Práce se věnuje rovněž etickým a bezpečnostním aspektům využití LLM, zejména ochraně soukromí a prevenci halucinací. Výsledky potvrzují, že kombinace embeddingů a velkých jazykových modelů představuje účinný a prakticky nasaditelný přístup pro doporučování produktů v doménách, kde je klíčová sémantická podobnost.