LINE Shopping TW では、2,000万件以上の商品情報から属性を抽出するために、大規模言語モデル（LLM）を活用しています。本セッションでは、自動カタログ生成、コンボ検索、検索意図の判定などを支える実践的なプロンプト設計戦略と、大規模データ環境におけるスケーラブルかつコスト効率の高いLLM活用の知見を共有します。プロンプト設計、Few-shot学習、精度・コスト・性能のバランスについて解説します。
LINE Shopping TW では、2,000万件以上の商品情報から属性を抽出するために、大規模言語モデル（LLM）を活用しています。本セッションでは、自動カタログ生成、コンボ検索、検索意図の判定などを支える実践的なプロンプト設計戦略と、大規模データ環境におけるスケーラブルかつコスト効率の高いLLM活用の知見を共有します。プロンプト設計、Few-shot学習、精度・コスト・性能のバランスについて解説します。
Lin, Yi-Ruen (Vila Lin) / LINE Taiwan Limited
TEC Group / TEC Tech / EC Data
2018年にLINEに入社。機械学習とアルゴリズム設計を専門とし、EC向けのレコメンドシステム、検索最適化、高効率なデータパイプラインのソリューション開発をリードしている。