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In der weiten E‑Commerce‑Landschaft stehen Online‑Käufer vor erheblichen Hürden bei der Produktsuche und Entscheidungsfindung. Bei Millionen von Produkten fällt es Kund:innen häufig schwer, Artikel zu finden, die genau ihren Anforderungen entsprechen, Optionen zu vergleichen oder schnelle Antworten auf nuancierte Fragen zu Funktionen, Kompatibilität und Nutzung zu erhalten. Traditionelle Suchleisten und statische Auflistungen stoßen an ihre Grenzen, was zu Warenkorbabbrüchen von branchenweit bis zu 70 % und verlängerten Entscheidungszeiträumen führt, die Nutzer:innen frustrieren.[1]
Amazon, das über 300 Millionen aktive Kund:innen bedient, sah sich besonders während Spitzenereignissen wie dem Prime Day mit stark steigenden Anfragevolumina konfrontiert. Käufer:innen verlangten personalisierte, konversationelle Unterstützung ähnlich der Hilfe im Laden, doch die Skalierung menschlicher Unterstützung war nicht möglich. Zu den Problemen gehörten die Bewältigung komplexer Multi‑Turn‑Anfragen, die Einbindung von Echtzeit‑Bestands‑ und Preisangaben sowie die Sicherstellung, dass Empfehlungen Sicherheits‑ und Genauigkeitsstandards erfüllen vor einem Katalog von über $500B.[2] [3]
Amazon entwickelte Rufus, einen generativen, KI‑gestützten konversationellen Einkaufsassistenten, der in die Amazon Shopping‑App und die Desktop‑Version integriert ist. Rufus nutzt ein maßgeschneidertes Large Language Model (LLM), das auf Amazons Produktkatalog, Kundenbewertungen und Webdaten feinabgestimmt wurde, um natürliche, mehrstufige Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten, Produkte zu vergleichen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben.[2]
Angetrieben von Amazon Bedrock für Skalierbarkeit und AWS Trainium/Inferentia‑Chips für effiziente Inferenz, skaliert Rufus zu Millionen von Sitzungen ohne spürbare Latenz. Es integriert agentische Fähigkeiten für Aufgaben wie Warenkorb‑Hinzufügen, Preisverfolgung und Deal‑Suche und überwindet frühere Personalisierungsgrenzen durch sicheren Zugriff auf Nutzungsverlauf und Präferenzen.[4] [5]
Die Implementierung erfolgte iterativ: Beginnend mit einer Beta im Februar 2024, Ausweitung auf alle US‑Nutzer bis September und anschließende globale Rollouts, wobei Halluzinationsrisiken durch Grounding‑Techniken und Mensch‑in‑der‑Schleife‑Sicherungen adressiert wurden.
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Amazon kündigte Rufus am 2. Februar 2024 an, zunächst als Beta für ausgewählte US‑Kund:innen in der Shopping‑App. Bis September 2024 wurde es für alle US‑Kund:innen in App und Desktop ausgeweitet, mit einem UK‑Rollout kurz danach. Im Jahr 2025 entwickelten sich die Funktionen weiter mit agentischen Feiertagsfunktionen (November) und Personalisierung anhand des Nutzerverlaufs. Die Skalierung erreichte ihren Höhepunkt während des Prime Day 2024, wobei über 80.000 AWS Inferentia‑ und Trainium‑Chips für die Inferenz zum Einsatz kamen.[1][3][6]
Rufus basiert auf einem kundenspezifischen LLM, das für Einkaufsanfragen optimiert ist und auf Amazon Bedrock für gemanagte Skalierbarkeit gehostet wird. Es integriert AWS Trainium fürs Training und Inferentia für latenzarme Inferenz und erreicht so einen hohen Durchsatz zu geringeren Kosten als GPUs. Das System verwendet retrieval‑augmented generation (RAG), um Antworten in Amazons Katalog, Bewertungen und externe Webdaten zu verankern und Halluzinationen zu reduzieren. Agentische Funktionen, die Ende 2025 ergänzt wurden, ermöglichen Aktionen wie automatisches Hinzufügen zum Warenkorb, Preisüberwachung und Verarbeitung von Einkaufslisten über multimodale Eingaben (Text, Bilder, Handschrift).[2][4][5]
Um Spitzen am Prime Day (Milliarden von Anfragen) zu bewältigen, setzte Amazon Rufus auf AWSs elastische Infrastruktur und Auto‑Scaling über mehr als 80.000 Chips ein. Dieses Setup lieferte Antwortzeiten im Sub‑Sekunden‑Bereich bei massivem Durchsatz; kundenspezifische Compiler optimierten die Modelle für Inferentia. Bedrocks serverlose Architektur ermöglichte die nahtlose Integration mehrerer Foundation‑Modelle und sicherte die Zuverlässigkeit während des Black Friday 2025, bei dem Rufus‑Sitzungen überproportionale Umsätze erzielten.[1][7]
Wesentliche Hürden waren die Modellgenauigkeit bei Nischenanfragen und die Sicherheit (z. B. Vermeidung schädlicher Empfehlungen). Amazon begegnete diesen Problemen durch Feinabstimmung mit proprietären Daten, RAG‑Pipelines und kontinuierliches Monitoring. Die Privatsphäre wurde durch den Verzicht auf Training mit Nutzerdaten ohne Einwilligung gewahrt. Die Entwicklung erfolgte iterativ über A/B‑Tests, die den Konversationsfluss verfeinerten und die Einführung von mehrsprachiger Unterstützung für globale Märkte vorantrieben.[2][8] Verkäuferoptimierungsleitfäden entstanden, um Listings an Rufus' Indexierung anzupassen und die Sichtbarkeit zu erhöhen.[9]
Rufus integriert sich in Amazons Ökosystem, einschließlich Synergien mit Alexa und Seller‑Tools wie generativen KI‑Anzeigen. Für 2026 liegen Optimierungen auf multimodalen Eingaben (Sprache, Bilder) und tieferer Personalisierung, womit Rufus als Eckpfeiler von Amazons AI‑first‑Retail‑Strategie positioniert wird.[4]
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