AudioBoost: تعزيز اكتشاف الكتب الصوتية في بحث Spotify من خلال الاستعلامات الاصطناعية المُولَّدة بواسطة نماذج اللغة الكبيرة

جدول المحتويات

1. المقدمة

أدخلت Spotify الكتب الصوتية مما خلق مشكلة بداية باردة كبيرة حيث تعاني المحتويات الجديدة من انخفاض في القابلية للاسترجاع مقارنة بعروض الموسيقى والبودكاست الراسخة. يتصدى نظام AudioBoost لهذا التحدي من خلال الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة لتوليد استعلامات اصطناعية تعزز كلًا من صياغة الاستعلامات وقدرات الاسترجاع.

2. المنهجية

2.1 توليد الاستعلامات الاصطناعية

يستخدم AudioBoost نماذج اللغة الكبيرة المستندة إلى البيانات الوصفية للكتاب الصوتي لتوليد استعلامات استكشافية متنوعة تغطي الموضوعات والأنواع والصور الأدبية المتكررة في القصص والعقود. تتبع عملية التوليد نهجًا منظمًا في هندسة الأوامر لضمان جودة الاستعلام وملاءمته.

2.2 دمج الإكمال التلقائي للاستعلامات

يتم دمج الاستعلامات الاصطناعية في نظام الإكمال التلقائي للاستعلامات في Spotify لإلهام المستخدمين لكتابة المزيد من الاستعلامات الاستكشافية، مما يعالج عدم التطابق في المفردات بين سلوك البحث للمستخدم ومحتوى الكتاب الصوتي.

2.3 تعزيز نظام الاسترجاع

يتم فهرسة الاستعلامات المُولَّدة في محرك البحث والاسترجاع في Spotify، مما يخلق مسارات إضافية لاكتشاف الكتب الصوتية من خلال عمليات بحث أوسع قائمة على الموضوع بدلاً من مجرد مطابقات العنوان الدقيقة.

3. التنفيذ التقني

3.1 الإطار الرياضي

يمكن نمذجة تحسين القابلية للاسترجاع باستخدام الإطار الاحتمالي: $P(r|q,d) = \frac{\exp(\text{sim}(q,d))}{\sum_{d' \in D} \exp(\text{sim}(q,d'))}$ حيث يمثل $q$ الاستعلامات، ويمثل $d$ المستندات، و$\text{sim}$ هي دالة التشابه. يهدف توليد الاستعلام الاصطناعي إلى تعظيم $\sum_{q \in Q_{\text{syn}}} P(r|q,d_{\text{audiobook}})$.

3.2 تنفيذ الكود

class AudioBoostQueryGenerator:
    def __init__(self, llm_model, metadata_fields):
        self.llm = llm_model
        self.fields = metadata_fields
    
    def generate_queries(self, audiobook_data, num_queries=10):
        prompt = self._construct_prompt(audiobook_data)
        synthetic_queries = self.llm.generate(
            prompt=prompt,
            max_tokens=50,
            num_return_sequences=num_queries
        )
        return self._filter_queries(synthetic_queries)
    
    def _construct_prompt(self, data):
        return f"""Generate diverse search queries for audiobook:
        Title: {data['title']}
        Author: {data['author']}
        Genre: {data['genre']}
        Themes: {data['themes']}
        Generate exploratory queries about topics, similar books, mood:"""

4. النتائج التجريبية

4.1 التقييم خارجيًا

أظهر التقييم خارجيًا تحسينات كبيرة في مقاييس قابلية استرجاع الكتب الصوتية. زادت الاستعلامات الاصطناعية من التغطية بنسبة 35% مقارنة بالاستعلامات العضوية وحدها، مع تجاوز درجات الجودة 0.85 على مقاييس التقييم البشري.

4.2 الاختبار A/B عبر الإنترنت

أظهر الاختبار A/B عبر الإنترنت الذي شمل الملايين من المستخدمين تحسينات ذات دلالة إحصائية: +0.7% في مرات ظهور الكتاب الصوتي، و+1.22% في نقرات الكتاب الصوتي، و+1.82% في إكمال الاستعلامات الاستكشافية، مما يثبت فعالية نهج AudioBoost.

5. التطبيقات المستقبلية

يمكن توسيع منهجية AudioBoost لتشمل سيناريوهات البداية الباردة الأخرى في منصات المحتوى، بما في ذلك عروض البودكاست الجديدة، وأنواع الموسيقى الناشئة، ومحتوى الفيديو. يشمل العمل المستقبلي تخصيص الاستعلامات الاصطناعية بناءً على تاريخ الاستماع للمستخدم ودمج فهم المحتوى متعدد الوسائط.

التحليل الخبير: معضلة البداية الباردة في اكتشاف المحتوى

يمثل AudioBoost حلاً عمليًا لواحدة من أكثر المشاكل استمرارًا في أنظمة التوصية: معضلة البداية الباردة. يجسر هذا النهج بذكاء الفجوة بين التفاعلات المحدودة للمستخدم واكتشاف المحتوى الشامل من خلال الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة كوكلاء مستخدمين اصطناعيين. تتماشى هذه المنهجية مع تقنيات مماثلة في رؤية الكمبيوتر، حيث تم استخدام ترجمة المجال على غرار CycleGAN لتوليد بيانات التدريب للفئات الممثلة تمثيلاً ناقصًا [Zhu et al., 2017].

يظهر التنفيذ التقني فهمًا متطورًا لديناميكيات نظام البحث. من خلال استهداف كل من صياغة الاستعلام (من خلال QAC) والاسترجاع في وقت واحد، يخلق AudioBoost حلقة حميدة حيث تؤدي الاقتراحات المحسنة إلى استعلامات أفضل، مما يحسن بدوره أداء الاسترجاع. هذا النهج المزدوج يذكرنا بأنظمة التعلم المعزز حيث يتم تحسين فضاءات العمل والملاحظة في وقت واحد [Sutton & Barto, 2018].

ومع ذلك، فإن المساهمة الأكثر أهمية للورقة البحثية قد تكون في عرضها لنشر نموذج اللغة الكبيرة عمليًا في أنظمة الإنتاج. بينما يركز الكثير من أبحاث نماذج اللغة الكبيرة على أداء المعايير، يظهر AudioBoost كيف يمكن لهذه النماذج أن تحقق مقاييس أعمال ملموسة في التطبيقات الواقعية. تشير الزيادة بنسبة +1.82% في الاستعلامات الاستكشافية إلى أن النظام يدفع بنجاح سلوك المستخدم نحو أنماط بحث أكثر توجهاً نحو الاكتشاف، معالجةً التحدي الأساسي للبداية الباردة.

يمكن تحسين النهج further من خلال دمج العوامل الخاصة بالمستخدم في توليد الاستعلام، على غرار كيفية قيام أنظمة التوصية الحديثة بتخصيص المحتوى بناءً على التفضيلات الفردية [Ricci et al., 2011]. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يوفر دمج تحليل محتوى الصوت بُعدًا آخر لتوليد الاستعلام، متجاوزًا البيانات الوصفية إلى الفهم الفعلي للمحتوى.

6. المراجع

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
2. Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction. MIT press.
3. Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). Introduction to recommender systems handbook. Springer.
4. Palumbo, E., et al. (2025). AudioBoost: Increasing Audiobook Retrievability in Spotify Search with Synthetic Query Generation. EARL Workshop@RecSys.

وجهة نظر محلل صناعي

بدقة: AudioBoost ليس مجرد تجربة ذكاء اصطناعي أخرى—إنه ضربة جراحية ضد مشكلة البداية الباردة التي ابتليت بمنصات المحتوى لعقود. تستخدم Spotify نماذج اللغة الكبيرة ليس كروبوتات محادثة، ولكن كأسلحة استراتيجية لإعادة تشكيل سلوك المستخدم واقتصاديات اكتشاف المحتوى.

السلسلة السببية: تم هندسة السلسلة السببية ببراعة: تفاعلات محدودة مع الكتب الصوتية → توليد استعلامات اصطناعية → تحسين اقتراحات QAC → تعديل سلوك المستخدم → زيادة الاستعلامات الاستكشافية → تعزيز قابلية استرجاع الكتب الصوتية → تحسينات في مقاييس الأعمال. هذا يخلق حلقة اكتشاف ذاتية التعزيز تغير بشكل أساسي مشهد التعرض للمحتوى.

الإيجابيات والسلبيات: الابتكار البارز هو النشر المزدوج في كل من نظام اقتراح الاستعلامات وأنظمة الاسترجاع—معظم الشركات ستتوقف عند أحدهما فقط. يظهر ارتفاع 1.82% في الاستعلامات الاستكشافية تغييرًا فعليًا في السلوك، وليس مجرد تحسين للخوارزمية. ومع ذلك، فإن النهج يحمل مخاطر إنشاء نظام استعلامات اصطناعي منفصل عن نية المستخدم الحقيقية، ولا تتناول الورقة البحثية التدهور المحتمل في جودة الاستعلام بمرور الوقت.

الدروس المستفادة: لقيادات المنتج: يوضح هذا أن تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة يجب أن تركز على التدخلات على مستوى النظام البيئي بدلاً من الحلول المنفردة. للمهندسين: الدرس الحقيقي يكمن في تحويل التقنيات الأكاديمية إلى إنتاج—لاحظ كيف استخدموا مقاييس راسخة بدلاً من ملاحقة أطر تقييم جديدة. ستكون الحدود التالية هي تخصيص هذه الاستعلامات الاصطناعية مع الحفاظ على تنوع الاكتشاف.