El equipo de Innovación de Socios de Google está desarrollando una serie de plantillas de IA que muestran las posibilidades que surgen al combinar grandes modelos lingüísticos con las API y tecnologías existentes de Google para resolver casos de uso específicos del sector turístico.

Yiling Liu, Product Manager de Google Partner Innovation, presenta una demostración para desarrolladores de código abierto que utiliza una plantilla de IA para el sector de los viajes y demuestra el poder de combinar la API PaLM con las API de Google para crear experiencias flexibles de recomendación y descubrimiento.

Los usuarios pueden interactuar de forma natural y conversacional para adaptar los itinerarios de viaje a sus necesidades precisas, todo ello conectado directamente a la API Google Maps Places para aprovechar las imágenes inmersivas y los datos de ubicación.

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden ayudar a los usuarios a ahorrar tiempo en la realización de tareas complejas como la planificación de itinerarios de viaje, una tarea conocida por requerir una investigación exhaustiva. Desde Google Partner Innovation creemos que la magia de los LLM proviene de recopilar información de diversas fuentes (Internet, API, bases de datos) y consolidar esta información.

Esta innovación permite planificar un viaje sin esfuerzo, mientras se conversa sobre destinos, presupuestos, intereses y actividades preferidas. La demostración proporciona un itinerario de viaje personalizado, y los usuarios pueden explorar infinitas variaciones fácilmente e inspirarse en múltiples lugares y fotos de viajes. Todo es tan fluido y divertido como hablar con un amigo que ha viajado mucho.

Es importante construir experiencias de IA de forma responsable, y tener en cuenta las limitaciones de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Los LLM son una tecnología prometedora, pero no son perfectos. Pueden inventar cosas que no son posibles, o a veces pueden ser inexactos. Esto significa que, en su forma actual, pueden aún no cumplir el listón de calidad para una experiencia de usuario óptima para la planificación de viajes.

Código abierto y soporte para desarrolladores

La plantilla de viajes de Inteligencia Artificial Generativa será de código abierto para que los desarrolladores y las startups puedan construir sobre las experiencias que hemos creado. El equipo de Innovación de Socios de Google también seguirá creando funciones y herramientas en colaboración con los mercados locales para ampliar la I+D que ya está en marcha. ¡Estamos impacientes por ver lo que hace todo el mundo! Puedes ver el proyecto en GitHub aquí.

Implementación

Construimos esta demo utilizando la API PaLM para comprender las preferencias de viaje de un usuario y ofrecerle recomendaciones personalizadas. A continuación, llama a la API de Google Maps Places para recuperar las descripciones e imágenes de las ubicaciones del usuario y mostrarlas en Google Maps. La herramienta puede integrarse con datos de socios, como las API de reservas, para hacer que el proceso de reserva sea fluido y sin complicaciones.

Prompting

Construimos la parte del prompt dándole contexto y ejemplos. En el contexto indicamos a Bard que proporcione un itinerario de 5 días por defecto, y que ponga marcadores alrededor de las ubicaciones para que después podamos integrarlos con la API de Google Maps para obtener información de Google Maps relacionada con la ubicación.

También dimos a la API PaLM algunos ejemplos para que aprenda a responder. Es lo que se denomina respuesta de pocos disparos, que permite al modelo adaptarse rápidamente a nuevos ejemplos de objetos vistos anteriormente. En el ejemplo de respuesta que dimos, formateamos todas las ubicaciones en un formato [ubicación|país], para que después podamos analizarlas y alimentar la API de Google Maps para recuperar información sobre la ubicación, como descripciones de lugares e imágenes.

Integración con la API de Mapas

Tras recibir una respuesta de la API PaLM, creamos un analizador sintáctico que reconoce las ubicaciones ya formateadas en la respuesta de la API (por ejemplo, [Museo Nacional de Mali|Mali]), y luego utilizamos la API Maps Places para extraer las imágenes de la ubicación. A continuación, se mostraron en la aplicación para dar a los usuarios una idea general del ambiente de los destinos de viaje.

Memoria conversacional

Para que el diálogo fuera natural, necesitábamos hacer un seguimiento de las respuestas de los usuarios y mantener una memoria de las conversaciones anteriores con ellos. La API PaLM utiliza un campo llamado mensajes, que el desarrollador puede añadir y enviar al modelo.

Cada objeto o mensaje representa un único mensaje en una conversación y contiene dos campos: autor y contenido. En la API PaLM, author=0 indica el usuario humano que envía el mensaje al PaLM, y author=1 indica el PaLM que responde al mensaje del usuario. El campo contenido contiene el contenido textual del mensaje. Puede ser cualquier cadena de texto que represente el contenido del mensaje, como una pregunta, una declaración o un comando.

Para demostrar cómo funciona el campo de mensajes, imagina una conversación entre un usuario y un chatbot. El usuario y el chatbot se turnan para hacer y responder preguntas. Cada mensaje realizado por el usuario y el chatbot se añadirá al campo de mensajes. Llevamos un registro de los mensajes anteriores durante la sesión, y los enviamos a la API de PaLM con el mensaje del nuevo usuario en el campo de mensajes para asegurarnos de que la respuesta de PaLM tendrá en cuenta la memoria histórica.

Integración de terceros

La API de PaLM ofrece servicios de incrustación que facilitan la perfecta integración de la API de PaLM con los datos de los clientes. Para empezar, sólo tienes que configurar una base de datos de incrustación de datos de socios mediante los servicios de incrustación de la API de PaLM.

Una vez integrada, cuando los usuarios pidan recomendaciones de itinerarios, la API PaLM buscará en el espacio de incrustación para localizar las recomendaciones ideales que coincidan con sus consultas. 

Además, podemos permitir que los usuarios reserven directamente un hotel, un vuelo o un restaurante a través de la interfaz del chat. Utilizando la API PaLM, podemos transformar la consulta en lenguaje natural del usuario en un formato JSON que puede introducirse fácilmente en la API de pedidos del cliente para completar el bucle.

Partners

El equipo de Google Partner Innovation está colaborando con socios estratégicos en APAC (incluida Agoda) para reinventar el sector de los viajes con la IA Generativa. El desarrollo de funciones y experiencias basadas en Travel Planner ofrece múltiples oportunidades para mejorar la experiencia del cliente y crear valor empresarial. 

Este tipo de innovaciones tiene la capacidad para guiar y recopilar información crítica, y también para ofrecer recomendaciones de una forma más natural y conversacional, lo que significa que los socios pueden ayudar a sus clientes de forma más proactiva.

Por ejemplo, las indicaciones podrían guiar teniendo en cuenta el tiempo y haciendo ajustes en la programación en función de las perspectivas, o en función de la estación. Los desarrolladores también pueden crear rutas basadas en palabras clave o a través de avisos para determinar datos como «Viajero económico» o «Viaje en familia», etc., y generar un tipo de personalización a escala que –combinada con los datos existentes del cliente– crea enormes oportunidades en programas de fidelización, CRM, personalización, reservas, etc.

La interfaz más conversacional también se presta mejor a la serendipia, y al poder de la experiencia para recomendar algo que está alineado con las necesidades del usuario pero que no es algo que normalmente consideraría. 

Esto es, por supuesto, divertido y esperemos que emocionante para el usuario, pero también una herramienta empresarial útil para dirigir promociones o proporcionar resultados personalizados que se centren, por ejemplo, en una región concreta para fomentar la revitalización económica de un destino determinado.

Los posibles casos de uso están claros para el sector de los viajes y el turismo, pero la misma mecánica es transferible a la venta al por menor y el comercio para la recomendación de productos, o el descubrimiento para la moda o los medios de comunicación y el entretenimiento, o incluso la configuración y personalización para la automoción.

Información original en Google for Developers.