أتمتة إنشاء وصف المنتج باستخدام Amazon Bedrock | خدمات الويب الأمازون

في عالم التجارة الإلكترونية الذي يتطور باستمرار اليوم، لا يمكن المبالغة في تقدير تأثير وصف المنتج المقنع. يمكن أن يكون العامل الحاسم الذي يحول الزائر المحتمل إلى عميل مدفوع الأجر أو يرسله بالنقر إلى موقع منافس. إن الإنشاء اليدوي لهذه الأوصاف عبر مجموعة واسعة من المنتجات هو عملية كثيفة العمالة، ويمكن أن يؤدي إلى إبطاء سرعة الابتكار الجديد. هذا هو المكان أمازون بيدروك بفضل قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية، تساهم في إعادة تشكيل اللعبة. في هذا المنشور، نتعمق في كيفية قيام Amazon Bedrock بتحويل عملية إنشاء وصف المنتج، وتمكين تجار التجزئة الإلكترونية من توسيع نطاق أعمالهم بكفاءة مع الحفاظ على الوقت والموارد القيمة.

إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال البيع بالتجزئة

لقد استحوذ الذكاء الاصطناعي التوليدي على اهتمام مجالس الإدارة والرؤساء التنفيذيين في جميع أنحاء العالم، مما دفعهم إلى التساؤل: "كيف يمكننا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي في أعمالنا؟" أحد التطبيقات الواعدة للذكاء الاصطناعي التوليدي في التجارة الإلكترونية هو استخدامه لصياغة أوصاف المنتج. لقد استثمر تجار التجزئة والعلامات التجارية موارد كبيرة في اختبار وتقييم الأوصاف الأكثر فعالية، ويتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في هذا المجال.

يعد إنشاء أوصاف جذابة وغنية بالمعلومات للمنتجات لكتالوج ضخم مهمة هائلة، خاصة لمنصات التجارة الإلكترونية العالمية. تستهلك الترجمة اليدوية وتكييف أوصاف المنتج لكل سوق الوقت والموارد. وينتج عن ذلك أوصاف عامة أو غير كاملة، مما يؤدي إلى انخفاض المبيعات ورضا العملاء.

قوة Amazon Bedrock: أوصاف المنتجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي

Amazon Bedrock هي خدمة مُدارة بالكامل تعمل على تبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتقدم نماذج أساسية عالية الأداء (FMs) من شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل AI21 Labs وAnthropic وCohere وMeta وStability AI وAmazon من خلال واجهة برمجة تطبيقات واحدة. فهو يوفر مجموعة شاملة من الإمكانات لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية مع ضمان الحفاظ على الخصوصية والأمان. باستخدام Amazon Bedrock، يمكنك تجربة العديد من أجهزة FM وتخصيصها بشكل خاص باستخدام تقنيات مثل الضبط الدقيق والجيل المعزز للاسترجاع (RAG). يمكّنك النظام الأساسي من إنشاء وكلاء مُدارين لمهام الأعمال المعقدة دون الحاجة إلى البرمجة، مثل حجز السفر ومعالجة مطالبات التأمين وإنشاء الحملات الإعلانية وإدارة المخزون.

على سبيل المثال، يمكن لمنصات التجارة الإلكترونية في البداية إنشاء أوصاف أساسية للمنتج تتضمن الحجم واللون والسعر. ومع ذلك، تسمح مرونة Amazon Bedrock بضبط هذه الأوصاف بدقة لدمج مراجعات العملاء، ودمج اللغة الخاصة بالعلامة التجارية، وتسليط الضوء على ميزات منتج محددة، مما يؤدي إلى أوصاف مخصصة تلقى صدى لدى الجمهور المستهدف. علاوة على ذلك، توفر Amazon Bedrock إمكانية الوصول إلى النماذج الأساسية من Amazon والشركات الناشئة الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال واجهة برمجة التطبيقات البديهية، مما يجعل العملية برمتها سلسة وفعالة.

يمكن أن يكون لاستخدام الذكاء الاصطناعي التأثير التالي على عملية وصف المنتج:

• موافقات أسرع – يتمتع البائعون بتجربة مبسطة، حيث ينتقلون من قائمة المنتجات إلى الموافقة عليها في أقل من ساعة، مما يزيل التأخير المحبط
• تحسين سرعة قائمة المنتجات – عند التشغيل الآلي، يشهد سوق التجارة الإلكترونية الخاص بك طفرة في قوائم المنتجات، مما يوفر للمستهلكين إمكانية الوصول إلى أحدث البضائع بشكل فوري تقريبًا
• إثبات المستقبل - من خلال تبني الذكاء الاصطناعي المتطور، يمكنك تأمين مكانتك كمنصة تطلعية جاهزة لتلبية متطلبات السوق المتطورة
• الابتكار – يحرر هذا الحل الفرق من المهام الدنيوية، مما يسمح لهم بالتركيز على العمل ذي القيمة الأعلى وتعزيز ثقافة الابتكار

حل نظرة عامة

قبل أن نتعمق في التفاصيل الفنية، دعونا نرى معاينة عالية المستوى لما يقدمه هذا الحل. سيسمح لك هذا الحل بإنشاء وإدارة أوصاف المنتج لمنصة التجارة الإلكترونية الخاصة بك. فهو يمكّن النظام الأساسي الخاص بك من:

• توليد الأوصاف من النص - بفضل قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن لـ Amazon Bedrock تحويل أوصاف النص العادي إلى أوصاف منتجات حية وغنية بالمعلومات وجذابة.
• الصور الحرفية – بالإضافة إلى النص، يمكنه أيضًا إنشاء صور تتوافق تمامًا مع أوصاف المنتج، مما يعزز المظهر المرئي لقوائمك.
• تعزيز المحتوى الموجود – هل لديك أوصاف منتج حالية تحتاج إلى منظور جديد؟ يمكن لـ Amazon Bedrock أن يأخذ المحتوى الحالي الخاص بك ويجعله أكثر إقناعًا وجاذبية.

هذا الحل موجود في مكتبة حلول AWS. لقد قدمنا ​​تعليمات مفصلة في المرافقة ملف README. يحتوي ملف README على كافة المعلومات التي تحتاجها للبدء، بدءًا من المتطلبات وحتى إرشادات النشر.

تشتمل بنية النظام على عدة مكونات أساسية:

• بوابة واجهة المستخدم – هذه هي واجهة المستخدم (UI) المصممة للبائعين لتحميل صور المنتج.
• الأمازون إعادة الاعتراف - الأمازون إعادة الاعتراف هي خدمة تحليل الصور التي تكتشف الكائنات والنصوص والتسميات في الصور.
• أمازون بيدروك – تستخدم نماذج الأساس في Amazon Bedrock الملصقات التي اكتشفها Amazon Rekognition لإنشاء أوصاف المنتج.
• AWS لامدا - AWS لامدا يوفر حسابًا بدون خادم للمعالجة.
• قاعدة بيانات المنتج - يقوم المستودع المركزي بتخزين منتجات البائعين والصور والملصقات والأوصاف التي تم إنشاؤها. يمكن أن تكون هذه أي قاعدة بيانات من اختيارك. لاحظ أنه في هذا الحل، كل مساحة التخزين موجودة في واجهة المستخدم.
• بوابة المشرف – توفر هذه البوابة الإشراف على النظام وقوائم المنتجات، مما يضمن التشغيل السلس. وهذا ليس جزءا من الحل؛ لقد أضفناها للفهم.

ويوضح الرسم البياني التالي تدفق البيانات والتفاعلات داخل النظام

يتضمن سير العمل الخطوات التالية:

1. يبدأ العميل طلبًا إلى Amazon API Gateway REST API.
2. تقوم Amazon API Gateway بتمرير الطلب إلى AWS Lambda من خلال تكامل الوكيل.
3. عند التشغيل على مدخلات صور المنتج، تستدعي AWS Lambda Amazon Rekognition لاكتشاف الكائنات الموجودة في الصورة.
4. تستدعي AWS Lambda شهادات LLM التي تستضيفها Amazon Bedrock، مثل نماذج لغة Amazon Titan، لإنشاء أوصاف المنتج.
5. يتم إرسال الاستجابة مرة أخرى من AWS Lambda إلى Amazon API Gateway.
6. وأخيرًا، يتم إرجاع استجابة HTTP من Amazon API Gateway إلى العميل.

مثال على حالة الاستخدام

تخيل أن أحد البائعين يقوم بتحميل صورة منتج للأحذية، وتحدد Amazon Rekognition السمات الرئيسية مثل "الأحذية البيضاء" و"الأحذية الرياضية" و"المتينة". يأخذ Amazon Bedrock Titan AI هذه المعلومات وينشئ وصفًا للمنتج مثل، "إليك مسودة وصف المنتج لحذاء الجري القماشي استنادًا إلى صورة المنتج: نقدم لك Canvas Runner، الحذاء الرياضي المثالي خفيف الوزن لأسلوب حياتك النشط. يتميز حذاء الجري هذا بجزء علوي من القماش المسامي مع لمسات جلدية لمظهر كلاسيكي أنيق. يوفر التصميم ذو الأربطة ملاءمة آمنة، بينما يضيف اللسان والياقة المبطنان الراحة. من الداخل، نعل داخلي مبطن قابل للإزالة يدعم ويريح قدميك. يمتص النعل الأوسط EVA الصدمات مع كل خطوة، مما يقلل من التعب. تضمن الأخاديد المرنة في النعل الخارجي المطاطي المرونة والثبات. بفضل تصميمه البسيط المستوحى من الطراز القديم، ينتقل Canvas Runner بسلاسة من التدريبات إلى الارتداء اليومي. سواء كنت تقوم بمهام أو تقطع أميالًا، فإن هذا الحذاء الرياضي متعدد الاستخدامات سيبقيك تتحرك براحة وأناقة.

تفاصيل التصميم

دعونا نستكشف المكونات بمزيد من التفاصيل:

• واجهة المستخدم:
  • نهاية المقدمة - تسمح الواجهة الأمامية لبوابة البائع للبائعين بتحميل صور المنتج وعرض قوائم المنتجات.
  • مكالمات API – تتواصل البوابة مع الواجهة الخلفية من خلال واجهات برمجة التطبيقات لمعالجة الصور وإنشاء الأوصاف.
• التعرف على أمازون:
  • تحليل الصور – يقوم Amazon Rekognition، الذي يتم تشغيله بواسطة استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، بتحليل الصور والكشف عن الكائنات والنصوص والتسميات.
  • إخراج التسمية – يقوم بإخراج بيانات التسمية المستمدة من التحليل.
• الأمازون الأساس:
  • توليد النص البرمجة اللغوية العصبية - يستخدم Amazon Bedrock نموذج معالجة اللغة الطبيعية Amazon Titan (NLP) لإنشاء أوصاف نصية.
  • تكامل التسمية - يأخذ الملصقات التي اكتشفها Amazon Rekognition كمدخلات لإنشاء أوصاف المنتج.
  • مطابقة النمط – توفر Amazon Bedrock إمكانات الضبط الدقيق لنماذج Amazon Titan للتأكد من أن الأوصاف التي تم إنشاؤها تتوافق مع نمط النظام الأساسي.
• أوس لامدا:
  • اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ – تتعامل Lambda مع مكالمات API للخدمات.
• قاعدة بيانات المنتج:
  • قاعدة بيانات مرنة – يتم اختيار قاعدة بيانات المنتج بناءً على تفضيلات العملاء ومتطلباتهم. لاحظ أن هذا لم يتم توفيره كجزء من الحل.

قدرات إضافية

يتجاوز هذا الحل مجرد إنشاء أوصاف المنتج. إنه يقدم خيارين آخرين لا يصدقان:

• توليد الصورة والوصف من النص - بفضل قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن لـ Amazon Bedrock أخذ أوصاف نصية وإنشاء صور مقابلة بالإضافة إلى أوصاف مفصلة للمنتج. النظر في الإمكانات:
  • تصور المنتجات على الفور من النص.
  • أتمتة إنشاء الصور للكتالوجات الكبيرة.
  • تعزيز تجربة العملاء من خلال صور غنية.
  • تقليل الوقت والتكاليف لإنشاء المحتوى.
• تعزيز الوصف - إذا كان لديك بالفعل أوصاف منتج حالية، فيمكن لـ Amazon Bedrock تحسينها. ما عليك سوى تقديم النص والموجه، وسوف تعمل Amazon Bedrock على تحسين المحتوى وإثرائه بمهارة، مما يجعله جذابًا للغاية وجذابًا لعملائك.

وفي الختام

في عالم التجارة الإلكترونية الذي يتسم بالمنافسة الشديدة، يعد البقاء في طليعة الابتكار أمرًا ضروريًا. توفر Amazon Bedrock قدرة تحويلية لتجار التجزئة الإلكترونية الذين يتطلعون إلى تحسين محتوى منتجاتهم، وتحسين عملية الإدراج الخاصة بهم، وزيادة المبيعات. بفضل قوة أوصاف المنتجات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات إنشاء محتوى مقنع وغني بالمعلومات وذو صلة ثقافيًا ويلقى صدى عميقًا لدى العملاء. لقد وصل مستقبل التجارة الإلكترونية، وهو مدفوع بالتعلم الآلي مع Amazon Bedrock.

هل أنت مستعد لإطلاق الإمكانات الكاملة لأوصاف المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟ اتخذ الخطوة التالية في إحداث ثورة في منصة التجارة الإلكترونية الخاصة بك. قم بزيارة مكتبة حلول AWS واستكشف كيف يمكن لـ Amazon Bedrock تحويل أوصاف منتجك وتبسيط عملياتك وتعزيز مبيعاتك. حان الوقت لتعزيز تجارتك الإلكترونية مع Amazon Bedrock!

---

حول المؤلف

ضافال شاه هو مهندس حلول أول في AWS، متخصص في التعلم الآلي. ومن خلال تركيزه القوي على الشركات الرقمية المحلية، فهو يعمل على تمكين العملاء من الاستفادة من AWS ودفع نمو أعمالهم. باعتباره من عشاق التعلم الآلي، فإن دافال مدفوع بشغفه بإيجاد حلول مؤثرة تحقق تغييرًا إيجابيًا. في أوقات فراغه، ينغمس في حب السفر ويعتز باللحظات الممتعة مع عائلته.

دوج تيفان هو رئيس استراتيجية الحلول العالمية للأزياء والملابس في AWS. ومن خلال منصبه، يعمل دوج مع المديرين التنفيذيين للأزياء والملابس لفهم أهدافهم والتوافق معهم بشأن أفضل الحلول. يتمتع دوج بخبرة تزيد عن 30 عامًا في مجال البيع بالتجزئة، حيث شغل العديد من الأدوار القيادية في مجال التجارة والتكنولوجيا. حصل دوغ على درجة البكالوريوس في إدارة الأعمال من جامعة تكساس إيه آند إم ومقره في هيوستن، تكساس.

نيخيل شارما هو قائد هندسة الحلول في Amazon Web Services (AWS) حيث يساعد هو وفريقه من مهندسي الحلول عملاء AWS على حل تحديات الأعمال الهامة باستخدام تقنيات وخدمات AWS السحابية.

كيفن بيل هو مهندس الحلول الأول في AWS ومقره في سياتل. لقد كان يبني الأشياء في السحابة منذ حوالي 10 سنوات. يمكنك العثور عليه عبر الإنترنت باسم @bellkev على GitHub.

نيبون شاغاري هو مهندس الحلول الرئيسي ومقره في منطقة الخليج، كاليفورنيا. Nipun شغوف بمساعدة العملاء على اعتماد تقنية Serverless لتحديث التطبيقات وتحقيق أهداف أعمالهم. وكان تركيزه الأخير على مساعدة المنظمات في اعتماد التقنيات الحديثة لتمكين التحول الرقمي. بصرف النظر عن العمل، يجد نيبون المتعة في لعب الكرة الطائرة والطهي والسفر مع عائلته.

مارشال بانش هو مهندس حلول في AWS يساعد عملاء أمريكا الشمالية على تصميم أعباء عمل آمنة وقابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة في السحابة. يكمن شغفه في حل مشاكل الأعمال القديمة حيث تتيح البيانات وأحدث التقنيات حلولاً جديدة. بالإضافة إلى مساعيه المهنية، يستمتع مارشال بالمشي لمسافات طويلة والتخييم في جبال روكي الجميلة في كولورادو.

ألطاف داودجي هو قائد مهندس الحلول الذي يدعم عملاء AdTech في قطاع الأعمال الرقمية الأصلية (DNB) في Amazon Web Service (AWS). يتمتع بخبرة تزيد عن 20 عامًا في مجال التكنولوجيا ويتمتع بخبرة عميقة في التحليلات. إنه متحمس للمساعدة في تحقيق نتائج أعمال ناجحة لعملائه من خلال الاستفادة من سحابة AWS.

سكوت بيل هو قائد ديناميكي ومبتكر يتمتع بخبرة تزيد عن 25 عامًا في إدارة التكنولوجيا. إنه متحمس لقيادة وتطوير الفرق في توفير التكنولوجيا لمواجهة تحديات المستخدمين والشركات العالمية. يتمتع بخبرة واسعة في فرق التكنولوجيا الرائدة التي تقدم حلولاً تقنية عالمية تدعم أكثر من 35 لغة. وهو أيضًا متحمس للطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي على تحويل الأعمال والطريقة التي يدعمون بها احتياجات العملاء الحالية التي لم تتم تلبيتها.

ساشين شيتي هو مدير حلول العملاء الرئيسي في AWS. إنه متحمس لمساعدة المؤسسات على النجاح وتحقيق فوائد كبيرة من اعتماد السحابة، ودفع كل شيء بدءًا من الترحيل الأساسي وحتى التحول السحابي واسع النطاق عبر الأشخاص والعمليات والتكنولوجيا. قبل انضمامه إلى AWS، عمل ساشين كمطور برامج لأكثر من 12 عامًا وشغل العديد من المناصب القيادية العليا في مجال تقديم التكنولوجيا والتحول في مجال الرعاية الصحية والخدمات المالية وتجارة التجزئة والتأمين. وهو حاصل على ماجستير في إدارة الأعمال التنفيذية ودرجة البكالوريوس في الهندسة الميكانيكية.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/