---
Wprowadzenie do problemu
W jeden z roboczych dni, omawiając z zespołem wyniki testowania nowej funkcji, zauważyliśmy, że użytkownicy często napotykali problemy z wyszukiwaniem w bazie danych. Powodowało to niezadowolenie i wydłużało czas realizacji zapytań. Jeden z programistów podniósł kwestię: "A może spróbować użyć GPT do parsowania danych, a nie do wyszukiwania?".
Kontekst problemu
Problem z wyszukiwaniem w bazie danych był aktualny dla całego zespołu. Użytkownicy, którzy szukali informacji o ofertach pracy lub kandydatach, skarżyli się na powolność i niedokładność wyników. Było to krytyczne, ponieważ od jakości wyszukiwania zależało, jak skutecznie mogliśmy pomóc firmom w znajdowaniu odpowiednich kandydatów na /jobs i /for-companies. Rozumieliśmy, że rozwiązanie tego problemu może znacznie poprawić doświadczenia użytkowników i zwiększyć satysfakcję klientów.
Szczegóły problemu
Konkretnie, napotkaliśmy sytuację, w której zapytania użytkowników często zwracały nieistotne wyniki. Na przykład, jeden z użytkowników szukał kandydata z doświadczeniem w Java, ale otrzymywał listę, w której dominowały wyniki dotyczące Pythona. To nie tylko irytowało użytkowników, ale także obniżało zaufanie do naszej platformy.
Pierwsze próby rozwiązania
Początkowo postanowiliśmy spróbować poprawić algorytm wyszukiwania, używając bardziej zaawansowanych metod filtrowania i rankingowania. Jednak po kilku iteracjach i testach zrozumieliśmy, że to nie rozwiązuje podstawowego problemu: efektywność wyszukiwania w bazie zależała od ograniczeń samej struktury danych. Rozważaliśmy również możliwość użycia rozszerzonych indeksów, ale wymagałoby to znacznych nakładów na infrastrukturę i czasu na wdrożenie.
Techniczne podejście do rozwiązania
Ostatecznie doszliśmy do wniosku, że przeniesienie funkcjonalności GPT na etap parsowania danych będzie bardziej efektywne. Zaczęliśmy integrację GPT do analizy zapytań użytkowników i wydobywania potrzebnych informacji z bazy danych.
import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Znajdź kandydata z doświadczeniem w Java"}]
)To podejście pozwoliło nam przetwarzać zapytania bardziej elastycznie i precyzyjnie, poprawiając jakość odpowiedzi i skracając czas reakcji.
Zmiany w produkcie
Po integracji GPT w parsowanie zauważyliśmy znaczną poprawę w jakości wyników. Użytkownicy zaczęli otrzymywać bardziej relewantne rezultaty, co pozytywnie wpłynęło na doświadczenie użytkowników. Zaczęliśmy również otrzymywać pozytywne opinie od firm korzystających z /for-companies, które zauważyły, że znajdowanie odpowiednich kandydatów stało się łatwiejsze i szybsze.
Lekcje, które wyciągnęliśmy
- Zrozumienie struktury danych jest kluczowe dla wyboru odpowiedniego podejścia do wyszukiwania.
- Wykorzystanie GPT do parsowania danych może znacząco poprawić dokładność wyników.
- Nie należy bać się rezygnować z początkowych rozwiązań, jeśli nie przynoszą rezultatów.
- Informacje zwrotne od użytkowników powinny być głównym kryterium oceny zmian.
Co to oznacza dla kandydatów
Dla kandydatów oznacza to, że mogą teraz oczekiwać bardziej precyzyjnych wyników, gdy szukają ofert pracy na naszej platformie. Ulepszony system parsowania pomaga im szybciej znajdować odpowiednie propozycje, co zwiększa ich szanse na udane zatrudnienie.
Co to oznacza dla rekruterów
Rekruterzy zyskują możliwość bardziej efektywnego znajdowania potrzebnych kandydatów. Dzięki ulepszonemu systemowi parsowania mogą szybciej identyfikować odpowiednich specjalistów, co skraca czas na wypełnienie wakatów i zwiększa ogólną produktywność.
Następne kroki
Jednak rozumiemy, że praca się nie skończyła. Nadal monitorujemy, jak użytkownicy wchodzą w interakcję z nowym systemem i zbieramy dane na temat jego wpływu na ich doświadczenia. Gdybyśmy mieli powtórzyć tę drogę, dokładniej testowalibyśmy różne podejścia do integracji przed podjęciem ostatecznej decyzji. W przyszłości planujemy badać możliwości ulepszania algorytmów uczenia maszynowego w celu dalszej optymalizacji. ---