Herramienta de generación automática y mejora de catálogos de productos mediante Large Language Models

Abstract

El comercio electrónico se ha consolidado como una parte esencial de la economía global durante la última década. Una mala experiencia de usuario puede desincentivar la compra de un producto, por lo que mantener catálogos actualizados y atractivos es fundamental. Sin embargo, la elaboración y actualización manual de estos catálogos puede resultar una tarea ardua y costosa. Si bien existen soluciones que intentan abordar este problema, estas son limitadas y hay oportunidad de mejora. Por otro lado, los Large Language Models, a pesar de ser una tecnología reciente han demostrado tener un enorme potencial en muchos campos. Con esto, se propuso el desarrollo SpecGenie, un proyecto Django capaz generar fichas de productos de manera automatizada mediante el uso efectivo de Large Language Models, siendo configurable y extensible. Se trabajó con cinco categorías de productos y cinco atributos de cada una. Para la generación de las fichas de productos, se utilizaron los modelos GPT-4o y Gemini por medio de sus respectivas APIs. Para evaluar el desempeño de esta herramienta se realizó en una evaluación automatizada dentro de la misma herramienta, y una evaluación por revisores humanos mediante un formulario. Los resultados obtenidos fueron generalmente positivos, indicando que las fichas generadas y las descripciones fueron consideradas de buena calidad según los criterios de evaluación planteados, mostrando el potencial de los Large Language Models para automatizar la generación de fichas técnicas de productos. Si bien existen limitaciones, los resultados obtenidos son prometedores y abren nuevas vías para mejorar la eficiencia en el comercio electrónico.