Сопоставление номенклатур товаров ресторанов и поставщиков с помощью LLM – Case Study для ресторанного холдинга

С. Джин, П. Б. Панфилов, А. С. Сулейкин

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Аннотация: В современном ресторанном бизнесе точное сопоставление номенклатуры продуктов между ресторанами и поставщиками является критически важной задачей. Эффективное управление запасами и оптимизация закупок напрямую влияют на прибыльность бизнеса. С ростом числа поставщиков и ассортимента продукции традиционные методы сопоставления становятся менее эффективными. В данном исследовании предлагается использовать большие языковые модели (LLM) для автоматизации и повышения точности сопоставления продуктов. В рамках пилотного проекта для ресторанного холдинга мы протестировали пять групп продуктов (креветки, угорь, сыр пармезан, творог, сливочное масло), достигнув средней точности тестирования 83,8%. Архитектура решения использует быстрое проектирование, платформы с низким уровнем кода, такие как Flowise, и интеграцию с Telegram для удобной обработки данных. Ключевые проблемы, включая семантическую неоднозначность и галлюцинации моделей, были решены с помощью предметно-ориентированных словарей и валидации. Такой подход сокращает ручную работу примерно на 90%, что позволяет создавать масштабируемые решения для цепочки поставок, применимые не только в ресторанах, но и в розничной торговле и электронной коммерции.

Ключевые слова: большие языковые модели, управление цепями поставок, сопоставление номенклатуры продуктов, автоматизация, оптимизация запасов

DOI: 10.15514/ISPRAS-2025-37(6)-43