Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, việc tìm kiếm và truy vấn thông tin sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác đã từng bước trở thành nhu cầu thiết yếu của người tiêu dùng, điển hình trong lĩnh vực mỹ phẩm. Sự đa dạng và phong phú của các sản phẩm mỹ phẩm đòi hỏi người dùng phải có công cụ hỗ trợ hiệu quả để tiếp cận thông tin và đưa ra quyết định mua sắm thông minh. Nhằm đáp ứng nhu cầu này, rất nhiều hệ thống hỏi đáp trực quan tiếng Việt cho mỹ phẩm đã và đang được phát triển, cho phép người dùng tương tác một cách tự nhiên thông qua hình ảnh và ngôn ngữ. Tuy nhiên, các mô hình hiện tại thường chưa đạt được kết quả tốt khi áp dụng vào các sản phẩm ngách cụ thể như mỹ phẩm. Do dữ liệu huấn luyện thường thiếu sự đa dạng, phong phú và chi tiết cần thiết về sản phẩm mỹ phẩm, điều này dẫn đến hạn chế trong khả năng nhận diện và xử lý thông tin đặc thù của ngành. Luận văn này đề xuất một hệ thống hỏi đáp trực quan tiếng Việt, sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến nhằm cải thiện khả năng nhận diện và tìm kiếm sản phẩm mỹ phẩm. Hệ thống cho phép người dùng đặt câu hỏi liên quan đến sản phẩm, từ đó cung cấp thông tin chi tiết và chính xác. Các mô hình được huấn luyện với bộ dữ liệu chuyên biệt về mỹ phẩm, kết hợp với việc áp dụng kỹ thuật truy xuất tăng cường từ các nguồn kiến thức bên ngoài, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đề xuất không chỉ có khả năng cung cấp thông tin sản phẩm một cách chính xác mà còn trả lời được các câu hỏi của người dùng với độ tin cậy cao. Điều này mở ra cơ hội lớn cho việc ứng dụng công nghệ AI trong ngành mỹ phẩm, góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng và hỗ trợ tốt hơn cho quyết định mua sắm của họ.
Readership Map
Content Distribution
Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, việc tìm kiếm và truy vấn thông tin sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác đã từng bước trở thành nhu cầu thiết yếu của người tiêu dùng, điển hình trong lĩnh vực mỹ phẩm. Sự đa dạng và phong phú của các sản phẩm mỹ phẩm đòi hỏi người dùng phải có công cụ hỗ trợ hiệu quả để tiếp cận thông tin và đưa ra quyết định mua sắm thông minh. Nhằm đáp ứng nhu cầu này, rất nhiều hệ thống hỏi đáp trực quan tiếng Việt cho mỹ phẩm đã và đang được phát triển, cho phép người dùng tương tác một cách tự nhiên thông qua hình ảnh và ngôn ngữ. Tuy nhiên, các mô hình hiện tại thường chưa đạt được kết quả tốt khi áp dụng vào các sản phẩm ngách cụ thể như mỹ phẩm. Do dữ liệu huấn luyện thường thiếu sự đa dạng, phong phú và chi tiết cần thiết về sản phẩm mỹ phẩm, điều này dẫn đến hạn chế trong khả năng nhận diện và xử lý thông tin đặc thù của ngành. Luận văn này đề xuất một hệ thống hỏi đáp trực quan tiếng Việt, sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến nhằm cải thiện khả năng nhận diện và tìm kiếm sản phẩm mỹ phẩm. Hệ thống cho phép người dùng đặt câu hỏi liên quan đến sản phẩm, từ đó cung cấp thông tin chi tiết và chính xác. Các mô hình được huấn luyện với bộ dữ liệu chuyên biệt về mỹ phẩm, kết hợp với việc áp dụng kỹ thuật truy xuất tăng cường từ các nguồn kiến thức bên ngoài, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đề xuất không chỉ có khả năng cung cấp thông tin sản phẩm một cách chính xác mà còn trả lời được các câu hỏi của người dùng với độ tin cậy cao. Điều này mở ra cơ hội lớn cho việc ứng dụng công nghệ AI trong ngành mỹ phẩm, góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng và hỗ trợ tốt hơn cho quyết định mua sắm của họ.
