Wir freuen uns, heute drei Markteinführungen ankündigen zu können, die Ihnen dabei helfen werden, personalisierte Kundenerlebnisse zu verbessern Amazon personalisieren und generative KI. Unabhängig davon, ob Sie nach einer verwalteten Lösung suchen oder Ihre eigene Lösung erstellen, können Sie diese neuen Funktionen nutzen, um Ihre Reise voranzutreiben.
Amazon Personalize ist ein vollständig verwalteter Dienst für maschinelles Lernen (ML), der es Entwicklern erleichtert, ihren Benutzern personalisierte Erlebnisse bereitzustellen. Es ermöglicht Ihnen, die Kundenbindung zu verbessern, indem Sie personalisierte Produkt- und Inhaltsempfehlungen in Websites, Anwendungen und gezielten Marketingkampagnen ermöglichen, ohne dass ML-Kenntnisse erforderlich sind. Benutzen Rezepte (für bestimmte Anwendungsfälle vorbereitete Algorithmen) von Amazon Personalize können Sie verschiedene Personalisierungserlebnisse anbieten, wie „für Sie empfehlen“, „häufig zusammen gekauft“, Anleitungen zu nächstbesten Aktionen und gezielte Marketingkampagnen mit Benutzersegmentierung.
Generative KI verändert schnell die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte tätigen. Gartner prognostiziert, dass „bis 2026 mehr als 80 % der Unternehmen generative KI-APIs oder -Modelle verwendet oder generative KI-gestützte Anwendungen in Produktionsumgebungen eingesetzt haben werden, gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2023.“ Während generative KI schnell Inhalte erstellen kann, reicht sie allein nicht aus, um einen höheren Grad an Personalisierung zu ermöglichen und sich an die sich ständig ändernden und differenzierten Vorlieben einzelner Benutzer anzupassen. Viele Unternehmen suchen aktiv nach Lösungen, um das Benutzererlebnis mithilfe von Amazon Personalize und generativer KI zu verbessern.
Fox Corporation (FOX) produziert und vertreibt Nachrichten-, Sport- und Unterhaltungsinhalte.
„Wir integrieren generative KI mit Amazon Personalize, um unseren Benutzern hyperpersonalisierte Erlebnisse zu bieten. Amazon Personalize hat uns dabei geholfen, ein hohes Maß an Automatisierung bei der Inhaltsanpassung zu erreichen. Beispielsweise verzeichnete FOX Sports bei Anwendung einen Anstieg der Zuschauerzahlen nach Beginn der Veranstaltung um 400 %. Jetzt erweitern wir unsere Pipeline um generative KI mit Amazon Bedrock, um unseren Inhaltsredakteuren bei der Erstellung thematischer Sammlungen zu helfen. Wir freuen uns darauf, Funktionen wie Amazon Personalize Content Generator und Personalize on LangChain zu erkunden, um diese Sammlungen für unsere Benutzer weiter zu personalisieren.“
– Daryl Bowden, Executive Vice President für Technologieplattformen.
Ankündigung von Amazon Personalize Content Generator, um Empfehlungen überzeugender zu machen
Amazon Personalize hat Content Generator auf den Markt gebracht, eine neue generative KI-gestützte Funktion, die Unternehmen dabei hilft, Empfehlungen überzeugender zu gestalten, indem sie thematische Zusammenhänge zwischen den empfohlenen Artikeln identifiziert. Diese Funktion kann das Empfehlungserlebnis über Standardphrasen wie „Personen, die das gekauft haben, kauften auch …“ hinaus auf ansprechendere Slogans wie „Rise and Shine“ für eine Frühstückslebensmittelkollektion steigern und Benutzer zum Klicken und Kaufen verleiten.
Um die Auswirkungen von Amazon Personalize Content Generator im Detail zu untersuchen, schauen wir uns zwei Beispiele an.
Anwendungsfall 1: Karusselltitel für Filmsammlungen
A Mikrogenre ist eine spezielle Unterkategorie innerhalb eines breiteren Genres von Film, Musik oder anderen Medienformen. Streaming-Plattformen nutzen Mikrogenres, um das Benutzererlebnis zu verbessern, indem sie es Zuschauern oder Zuhörern ermöglichen, Inhalte zu entdecken, die ihren spezifischen Vorlieben und Interessen entsprechen. Durch die Empfehlung von Medieninhalten mit Mikrogenres gehen Streaming-Plattformen auf unterschiedliche Vorlieben ein und steigern so letztlich das Engagement und die Zufriedenheit der Nutzer.
Jetzt können Sie Amazon Personalize Content Generator verwenden, um Karusselltitel für Mikrogenre-Sammlungen zu erstellen. Importieren Sie zunächst Ihre Datensätze zu Benutzerinteraktionen und -elementen zur Schulung in Amazon Personalize. Sie laden eine Liste von hoch itemId
Werte als Ihre Startelemente. Erstellen Sie als Nächstes eine Batch-Inferenzauftragsauswahl Thematische Empfehlungen mit Content Generator auf der Amazon Personalize-Konsole oder -Einstellung batch-inference-job-mode
zu THEME_GENERATION
in der API-Konfiguration.
Als Batch-Inferenz-Ausgabe erhalten Sie eine Reihe ähnlicher Elemente und ein Thema für jedes Startelement. Wir stellen auch Element-Themen-Relevanzbewertungen bereit, mit denen Sie einen Schwellenwert festlegen können, um nur Elemente anzuzeigen, die einen starken Bezug zum Thema haben. Der folgende Screenshot zeigt ein Beispiel der Ausgabe:
Anschließend können Sie den generischen Ausdruck „Mehr wie X“ durch das Ausgabethema von Amazon Personalize Content Generator ersetzen, um die Empfehlungen überzeugender zu gestalten.
Anwendungsfall 2: Betreffzeilen für Marketing-E-Mails
Obwohl E-Mail-Marketing kostengünstig ist, hat es oft mit niedrigen Öffnungsraten und hohen Abmelderaten zu kämpfen. Die Entscheidung, eine E-Mail zu öffnen, hängt entscheidend davon ab, wie attraktiv die Betreffzeile ist, denn sie ist das Erste, was der Empfänger neben dem Namen des Absenders sieht. Allerdings kann die Erstellung ansprechender Betreffzeilen oft mühsam und zeitaufwändig sein.
Mit Amazon Personalize Content Generator können Sie jetzt effizienter überzeugende Betreffzeilen oder Überschriften im E-Mail-Text erstellen und so Ihre E-Mail-Kampagnen noch weiter personalisieren. Sie folgen dem gleichen Prozess der Datenaufnahme, Schulung und Erstellung eines Batch-Inferenzauftrags wie im vorherigen Anwendungsfall. Das Folgende ist ein Beispiel für eine Marketing-E-Mail, die die Ausgabe von Amazon Personalize mithilfe des Content Generators enthält, einschließlich einer Reihe empfohlener Elemente und einer generierten Betreffzeile:
Diese Beispiele zeigen, wie Amazon Personalize Content Generator Sie dabei unterstützen kann, ein ansprechenderes Surferlebnis oder eine effektivere Marketingkampagne zu erstellen. Ausführlichere Anweisungen finden Sie unter Themenbezogene Batch-Empfehlungen.
Ankündigung der LangChain-Integration zur nahtlosen Integration von Amazon Personalize in das LangChain-Framework
LangChain ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework, das die Integration mit großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglicht. LLMs sind in der Regel vielseitig, haben jedoch möglicherweise Schwierigkeiten mit domänenspezifischen Aufgaben, bei denen tiefere Kontexte und differenzierte Antworten erforderlich sind. LangChain ermöglicht es Entwicklern in solchen Szenarien, Module (Agenten/Ketten) für ihre spezifischen generativen KI-Aufgaben zu erstellen. Sie können auch Kontext und Gedächtnis in LLMs einbringen, indem sie LLM-Eingabeaufforderungen zur Lösung von Variationen verbinden und verketten Anwendungsfälle.
Wir freuen uns, die LangChain-Integration zu starten. Mit dieser neuen Funktion können Entwickler die benutzerdefinierte Amazon Personalize-Kette auf LangChain nutzen, um Amazon Personalize nahtlos in generative KI-Lösungen zu integrieren. Durch das Hinzufügen einer personalisierten Note zu generativen KI-Lösungen können Sie individuellere und relevantere Interaktionen mit Endbenutzern erstellen. Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie Sie Amazon Personalize aufrufen, Empfehlungen für eine Kampagne oder einen Empfehlungsgeber abrufen und diese nahtlos in Ihre generativen KI-Anwendungen innerhalb des LangChain-Ökosystems einspeisen können. Sie können dies auch für verwenden sequentielle Ketten.
Sie können diese Funktion nutzen, um personalisierte Marketingkopien zu erstellen, prägnante Zusammenfassungen für empfohlene Inhalte zu erstellen, Produkte oder Inhalte in Chatbots zu empfehlen und mit Ihrer Kreativität Kundenerlebnisse der nächsten Generation zu schaffen.
Mit Amazon Personalize können Sie jetzt Metadaten in der Inferenzantwort zurückgeben, um den generativen KI-Workflow zu verbessern
Amazon Personalize verbessert jetzt Ihren generativen KI-Workflow, indem es Metadaten von Rückgabeartikeln als Teil der Inferenzausgabe ermöglicht. Wenn Sie Empfehlungen zusammen mit Metadaten erhalten, ist es bequemer, LLMs zusätzlichen Kontext bereitzustellen. Dieser zusätzliche Kontext, wie etwa Genre und Produktbeschreibung, kann den Modellen helfen, ein tieferes Verständnis der Artikelattribute zu erlangen, um relevantere Inhalte zu generieren.
Amazon Personalize unterstützt diese Funktion für beide individuelle Rezepte und Domänenoptimierte Empfehlungsgeber. Beim Erstellen einer Kampagne oder eines Empfehlungsgebers können Sie die Option aktivieren, Metadaten mit Empfehlungsergebnissen zurückzugeben, oder die Einstellung anpassen, indem Sie die Kampagne oder den Empfehlungsgeber aktualisieren. Sie können bis zu 10 Metadatenfelder und 50 Empfehlungsergebnisse auswählen, um während eines Inferenzaufrufs Metadaten zurückzugeben, entweder über die Amazon Personalize-API oder die Amazon Personalize-Konsole.
Das Folgende ist ein Beispiel in der API:
Zusammenfassung
Bei AWS entwickeln wir im Namen unserer Kunden ständig Innovationen. Durch die Einführung dieser neuen Produkteinführungen, die von Amazon Personalize und Amazon Bedrock unterstützt werden, werden wir jeden Aspekt des Builder- und Benutzererlebnisses bereichern und so die Effizienz und Endbenutzerzufriedenheit steigern. Weitere Informationen zu den in diesem Beitrag besprochenen Funktionen finden Sie hier Amazon Personalize-Funktionen und für Amazon Personalize-Entwicklerhandbuch.
Über die Autoren
Jingwen Hu ist Senior Technical Product Manager und arbeitet mit AWS AI/ML im Amazon Personalize-Team. In ihrer Freizeit reist sie gerne und erkundet die lokale Küche.
Pranav Agarwal ist Senior Software Engineer bei AWS AI/ML und arbeitet an der Architektur von Softwaresystemen und dem Aufbau KI-gestützter Empfehlungssysteme in großem Maßstab. Außerhalb der Arbeit liest er gerne, läuft und Eislaufen.
Rishab Agrawal ist ein leitender Software-Ingenieur, der an KI-Diensten bei AWS arbeitet. In seiner Freizeit wandert, reist und liest er gerne.
Ashish Lal ist Senior Product Marketing Manager und leitet das Produktmarketing für KI-Dienste bei AWS. Er verfügt über 9 Jahre Marketingerfahrung und leitete die Produktmarketingbemühungen für intelligente Dokumentenverarbeitung. Er erwarb seinen Master in Betriebswirtschaftslehre an der University of Washington.
- SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
- PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
- PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
- PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
- PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
- :hast
- :Ist
- :nicht
- :Wo
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 125
- 13
- 14
- 17
- 2023
- 2026
- 22
- 24
- 29
- 36
- 39
- 40
- 50
- 7
- 9
- a
- LiveBuzz
- Erreichen
- Aktionen
- aktiv
- automatisch
- Hinzufügen
- Zusätzliche
- Verwaltung
- AI
- KI-Dienste
- AI-powered
- AI / ML
- Algorithmen
- Richtet sich aus
- Zulassen
- erlaubt
- allein
- entlang
- ebenfalls
- Obwohl
- Amazon
- Amazon personalisieren
- Amazon Web Services
- an
- und
- Bekannt geben
- Anthropisch
- Bienen
- APIs
- ansprechend
- Anwendungen
- angewandt
- SIND
- AS
- Aussehen
- helfen
- At
- attraktiv
- Attribute
- Automation
- AWS
- BE
- weil
- Namen
- BESTE
- zwischen
- Beyond
- Körper
- beide
- gekauft
- Frühstück
- breiteres
- Browsing
- bauen
- Baumeister
- Bauherren
- Building
- Geschäft
- aber
- by
- rufen Sie uns an!
- Kampagnen (Campaign)
- Kampagnen
- CAN
- Fähigkeiten
- capability
- Karussell
- Häuser
- Fälle
- sorgen
- Kette
- Ketten
- Chatbots
- aus der Ferne überprüfen
- Reinigung
- klicken Sie auf
- Code
- Sammlung
- Produktauswahl
- Spalten
- Komödie
- Unternehmen
- zwingend
- prägnant
- Konfiguration
- Sich zusammenschliessen
- Verbindungen
- Konsul (Console)
- ständig
- Inhalt
- Kontext
- Praktische
- kostengünstiger
- Handwerk
- erstellen
- Erstellen
- Kreativität
- Original
- Kunde
- Kundenbindung
- Kunden
- Anpassung
- technische Daten
- Datensätze
- Entscheidung
- tiefer
- Standard
- Grad
- Übergeben
- zeigt
- hängt
- Einsatz
- Beschreibung
- Detail
- detailliert
- Entwickler:in / Unternehmen
- Entwickler
- entdeckt,
- diskutiert
- verschieden
- do
- Dokument
- Antrieb
- im
- jeder
- Einfache
- Ökosystem
- Redakteure
- Effektiv
- Effizienz
- effizient
- Anstrengung
- mühelos
- entweder
- ELEVATE
- erhebend
- befähigt
- ermöglichen
- freigegeben
- ermöglicht
- ermöglichen
- Engagement
- Eingriff
- Ingenieur
- zu steigern,
- und
- genug
- bereichern
- Unternehmen
- Unterhaltung
- verlockend
- Umgebungen
- ständig wechselnd
- Jedes
- Beispiel
- Beispiele
- aufgeregt
- Exekutive
- ERFAHRUNGEN
- erfahrensten
- Erfahrungen
- Expertise
- ERKUNDEN
- Möglichkeiten sondieren
- Eigenschaften
- weiblich
- Felder
- Filme
- Vorname
- folgen
- Folgende
- Nahrung,
- Aussichten für
- Formen
- vorwärts
- Fuchs
- Unser Ansatz
- für
- voll
- weiter
- Gewinnen
- Gartner
- erzeugen
- erzeugt
- generativ
- Generative KI
- Generator
- Geschlecht
- Genres
- bekommen
- bekommen
- habe
- die Vermittlung von Kompetenzen,
- Haben
- he
- Schlagzeilen
- Hilfe
- dazu beigetragen,
- hilft
- hier (auf dänisch)
- GUTE
- höher
- seine
- Ultraschall
- aber
- HTML
- HTTPS
- Identifizierung
- Impact der HXNUMXO Observatorien
- importieren
- zu unterstützen,
- verbessert
- in
- Einschließlich
- beinhaltet
- Erhöhung
- zunehmend
- Krankengymnastik
- innovativ
- Varianten des Eingangssignals:
- Instanz
- Anleitung
- integrieren
- Integration
- Integration
- Intelligent
- Intelligente Dokumentenverarbeitung
- Interaktionen
- Interessen
- in
- einführen
- Einführung
- IT
- Artikel
- Job
- Reise
- jpg
- Sprache
- grosse
- starten
- ins Leben gerufen
- startet
- führen
- umwandeln
- LERNEN
- lernen
- geführt
- weniger
- Cholesterinspiegel
- Lebensdauer
- Gefällt mir
- Line
- Linien
- Liste
- Zuhörer
- LLM
- aus einer regionalen
- aussehen
- suchen
- Sneaker
- Maschine
- Maschinelles Lernen
- um
- MACHT
- verwaltet
- Manager
- viele
- Marketing
- Meister
- Kann..
- Medien
- Memory
- Metadaten
- ML
- für
- Module
- mehr
- Film
- Filme
- Musik
- Name
- erforderlich
- Neu
- News
- weiter
- nächste Generation
- Nacht-
- nicht
- jetzt an
- of
- bieten
- vorgenommen,
- on
- einzige
- XNUMXh geöffnet
- Open-Source-
- optimiert
- Option
- or
- Auftrag
- Andere
- UNSERE
- Möglichkeiten für das Ausgangssignal:
- aussen
- besitzen
- Teil
- Personalisierung
- personalisieren
- Personalisiert
- Sätze
- Pipeline
- Plattformen
- Plato
- Datenintelligenz von Plato
- PlatoData
- Post
- Werkzeuge
- angetriebene
- größte treibende
- Powering
- sagt voraus,
- Vorlieben
- bereit
- Präsident
- früher
- Prozessdefinierung
- Verarbeitung
- produziert
- Produkt
- Produkt-Manager
- Produktion
- Produkte
- Eingabeaufforderungen
- die
- vorausgesetzt
- Kauf
- schnell
- Honorar
- Lesebrillen
- bereit
- Empfänger
- empfehlen
- Software Empfehlungen
- Empfehlungen
- empfohlen
- empfehlen
- siehe
- bezogene
- Relevanz
- relevant
- ersetzen
- falls angefordert
- Antwort
- Antworten
- Die Ergebnisse
- Rückkehr
- Routine
- Laufen
- gleich
- Zufriedenheit
- Skalieren
- Szenarien
- nahtlos
- sehen
- Samen
- auf der Suche nach
- Segmentierung
- wählen
- Auswahl
- Senior
- Lösungen
- kompensieren
- Einstellung
- sie
- erklären
- Vitrine
- Konzerte
- ähnlich
- Schnipsel
- Software
- Software IngenieurIn
- Lösung
- Lösungen
- LÖSEN
- spezialisiert
- spezifisch
- Sports
- Standard
- beginnt
- Streaming
- stark
- starker
- Kämpfen
- Kämpft
- Fach
- so
- Unterstützt
- Systeme und Techniken
- zugeschnitten
- gezielt
- und Aufgaben
- Geschmack
- Team
- Technische
- Technologie
- als
- zur Verbesserung der Gesundheitsgerechtigkeit
- Das
- ihr
- thematisch
- Thema
- Unter dem Motto
- Diese
- vom Nutzer definierten
- Ding
- fehlen uns die Worte.
- diejenigen
- nach drei
- Schwelle
- Durch
- Zeit
- Zeitaufwendig
- Titel
- zu
- aufnehmen
- Ausbildung
- Transformieren
- Transformieren
- Reise
- XNUMX
- typisch
- Letztlich
- Verständnis
- Universität
- Aktualisierung
- us
- -
- Anwendungsfall
- benutzt
- Mitglied
- Benutzererfahrung
- Nutzer
- verwendet
- Verwendung von
- Dienstprogramme
- Vakuum
- Werte
- Variieren
- vielseitig
- Schraubstock
- Vizepräsident:in
- weltweit
- Washington
- we
- Netz
- Web-Services
- Webseiten
- wann
- ob
- während
- WHO
- werden wir
- mit
- .
- Arbeiten
- Arbeitsablauf.
- arbeiten,
- Werk
- Jahr
- Du
- Ihr
- Zephyrnet