Иногда кажется, что наличие выбора хуже его отсутствия. Если у вас случалось провести полчаса за сравнением карточек на маркетплейсе, наверняка согласитесь. С заказом еды точно так же — ресторанов много, все фотографии аппетитные, а знакомые заведения хоть и проверены, но уже давно приелись. А ведь вроде бы благо — доставка из тысяч ресторанов через одно приложение. Но для человека, который хочет просто вкусно поесть, бесконечная лента только раздражает.
В эпоху генеративного искусственного интеллекта у этой проблемы первого мира появилось решение. Можно спросить нейросеть, куда сходить — и она даже подскажет. Правда, опираясь на неполные и порой устаревшие данные из интернета.
В «Яндекс Еде» пошли немного дальше и создали специализированного ИИ-ассистента, который опирается на собственную базу заведений. Мы решили проверить — а правда ли «Еда AI» избавляет от мук выбора?
Как работает «Еда AI»
«Еда» пошла по уже проверенному «Яндексом» пути: соединить YandexGPT 5 Pro и загруженную базу данных — в итоге получилась система извлечения и генерации информации, или RAG (Retrieval Augmented Generation). Такой же подход применяется в «Нейроэксперте», который мы тоже тестировали.
Фишка в том, что RAG-система игнорирует сведения из интернета и датасета для обучения — ориентир только на специально подготовленные данные. В этом случае — на базу ресторанов «Яндекс Еды». А если конкретнее, то на описание заведений, отзывы пользователей и статьи собственного медиа «Яндекс Еды» «Открытая кухня». Это гарантирует, что ассистент не сойдёт с ума и не порекомендует вдруг закусочные в Мексике.
Кнопку с «Еда AI» ищите в нижнем меню приложения «Яндекс Еда» или «Яндекс Go».
Интерфейс ассистента устроен на манер любого чат-бота. Перед вами обычный диалог, контекст внутри него сохраняется, поэтому можно уточнять вопросы. Предыдущие чаты сохраняются в истории, и к ним всегда можно вернуться.
Единственное визуальное отличие от стандартной нейросети — «Еда AI» выдаёт ответ не сплошным текстом, а верстает красивые галереи рекомендуемых заведений: с рейтингом, временем доставки, фотографиями блюд и интерьера.
Важно, что пока сервис работает только в Москве. Но ведь именно в столице проблема выбора ресторана стоит особенно остро — так что это даже логично. А жителям регионов пока придётся подождать.
Тестирование «Еды AI»
Мы выбрали пять задач, чтобы проверить возможности ассистента.
Посоветуй семейный ресторан с итальянской кухней и с детской комнатой в районе м. Балтийская. Чек до 3000 рублей, в меню должны быть веганские блюда
Начнём с многокомпонентного запроса — не потеряется ли «Еда AI» в пожеланиях пользователя? Помощник предложил пять вариантов. Разбираемся:
- Bocconcino — с локацией и кухней угадал, детская комната есть, в чек вписывается. Для веганов есть салаты и пара гарниров — негусто, но хоть так.
- Сыроварня — средний чек чуть выше заданного (ассистент честно об этом предупредил), но по всем остальным параметрам ок.
- Osteria Mario — веганам выбор не понравится, зато все остальные требования выполнены.
- Vasilchuki — окак: ресторан со смешанной кухней, из итальянского здесь разве что пара пицц.
- Torro Grill — та же история: это стейк-хаус.
Оплошность в двух последних рекомендациях, вероятно, объясняется тем, что станция Балтийская — мягко говоря, не центр, и хороших ресторанов здесь в принципе не слишком много.
Где поесть жареные пельмени?
У всех есть guilty pleasure. У меня — жареные пельмени. Так что второй запрос к помощнику краткий. В ответ снова подборка из пяти ресторанов. Попали в запрос четыре места: одно из заведений предлагает обычные пельмени без корочки.
Куда сходить отметить закрытие сессии? Нужен стол на 10 человек и доступные цены
На этот раз чёткое попадание. Ассистент порекомендовал заведения на любой вкус, в каждом есть или большой стол, или целый банкетный зал. Средний чек в 1000 рублей потянет далеко не каждый студент, но комфортный бюджет всегда можно уточнить в дополнительном запросе.
Посоветуй ресторан с доставкой в Антарктиду
У нейросети одна задача — удовлетворить запрос пользователя. Получится ли это сделать у «Еды AI», если дать ей абсурдную задачу? Помощник не поддался: признал, что выполнить запрос не может, но предложил пять других московских ресторанов с разной кухней. Ни в одном из них мяса пингвинов не обнаружено.
Посоветуй вкусное, но небанальное
Финальным вопросом проверим, как «Еда AI» справляется с просьбами без конкретики. На первый промпт ИИ составил вполне дефолтную подборку: ничего впечатляющего. Попробуем уточнить — и вот теперь есть пара интересных мест. Перуанская кухня звучит интригующе, поэтому просим сервис подсказать другие заведения в этом направлении. Запрос выполнен, осталось забронировать столик!
Впечатления
«Еда AI» поддерживает тренд на персонализацию: вместо бездушных лент и фильтров — живое общение. Будто советуешься с ресторанным критиком.
Но даже лучшие эксперты иногда ошибаются. «Еда AI» здесь не исключение: порой сервис пропускает пожелания по цене или не замечает тонких нюансов меню. Вывод банальный: доверяй, но проверяй. Но это логично — «Еда AI» пока работает в режиме бета-тестирования.
В будущем «Еда» планирует запустить ассистента в регионах, а ещё научить его заказывать продукты в магазинах. Представьте: вы просто отправляете в чат рецепт, а ИИ автоматически собирает нужную корзину в вашем любимом магазине.
Параллельно в компании работают над улучшением рекомендаций. Всё-таки отказываться от привычных лент с карточками ресторанов пока никто не собирается. Сейчас «Яндекс» тестирует новое поколение рекомендательных систем на базе генеративного ИИ. Такие алгоритмы учитывают тысячи параметров и находят неочевидные взаимосвязи в предпочтениях пользователей.
А значит, уже скоро проблема выбора если и не исчезнет полностью, то хотя бы перестанет быть такой мучительной. Очень ждём!