JD.com представила архитектуру платформы JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC). Она предназначена для создания и поддержки знаний о товарах на базе LLM и VLM. Решение нацелено на инфраструктурные задачи крупного e‑commerce: формирование структурированных данных о товарах, их управление и использование в прикладных сервисах. Как сообщает arXiv cs.AI (Artificial Intelligence), платформу проектировали с учетом масштаба экосистемы JD.com. Каталог компании включает десятки миллиардов SKU, а самой платформой пользуются более 700 млн активных пользователей и миллионы продавцов.
Авторы работы выделяют три основные сложности при работе с такими объемами данных. Во-первых, новые товарные концепции появляются очень быстро. Во-вторых, необходимо производить качественные знания для огромного числа SKU. Наконец, разные downstream‑системы предъявляют собственные требования к данным. Oxygen AIIC должен решать эти задачи через централизованную платформу, которая генерирует и обслуживает знания о товарах с помощью моделей.
Архитектура системы опирается на несколько технологических направлений. Одно из них, инженерия онтологий с совместной работой человека и ИИ. Такой подход позволяет динамически расширять и обновлять онтологию, включающую миллионы сущностей. Кроме того, используется архитектура идентификации знаний «Semantic Search then Discrimination» (S2D). В сочетании со стратегиями повышения пропускной способности она должна обеспечивать масштабируемое и производительное формирование AI Item Library для каталогов с десятками миллиардов SKU.
Ключевые факты
Каталог платформы включает десятки миллиардов SKU
Платформа JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC) построена на LLM и VLM для производства и обслуживания знаний о товарах
Архитектура использует подход «Semantic Search then Discrimination» (S2D) для масштабируемого формирования AI Item Library для десятков миллиардов SKU