Automatización de la generación de descripciones de productos con Amazon Bedrock | Servicios web de Amazon

En el mundo actual del comercio electrónico en constante evolución, no se puede subestimar la influencia de una descripción de producto convincente. Puede ser el factor decisivo que convierte a un visitante potencial en un cliente de pago o lo envía a hacer clic en el sitio de un competidor. La creación manual de estas descripciones en una amplia gama de productos es un proceso que requiere mucha mano de obra y puede ralentizar la velocidad de la nueva innovación. Aquí es donde lecho rocoso del amazonas con sus capacidades generativas de IA interviene para remodelar el juego. En esta publicación, profundizamos en cómo Amazon Bedrock está transformando el proceso de generación de descripciones de productos, permitiendo a los minoristas electrónicos escalar sus negocios de manera eficiente y al mismo tiempo conservar tiempo y recursos valiosos.

Liberando el poder de la IA generativa en el comercio minorista

La IA generativa ha captado la atención de juntas directivas y directores ejecutivos de todo el mundo, lo que los ha llevado a preguntarse: "¿Cómo podemos aprovechar la IA generativa para nuestro negocio?" Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA generativa en el comercio electrónico es su utilización para elaborar descripciones de productos. Los minoristas y las marcas han invertido importantes recursos en probar y evaluar las descripciones más efectivas, y la IA generativa sobresale en esta área.

Crear descripciones de productos atractivas e informativas para un amplio catálogo es una tarea monumental, especialmente para las plataformas globales de comercio electrónico. La traducción manual y adaptación de descripciones de productos para cada mercado consume tiempo y recursos. Esto da como resultado descripciones genéricas o incompletas, lo que lleva a una reducción de las ventas y la satisfacción del cliente.

El poder de Amazon Bedrock: descripciones de productos generadas por IA

Amazon Bedrock es un servicio totalmente administrado que simplifica el desarrollo de IA generativa y ofrece modelos básicos (FM) de alto rendimiento de empresas líderes en IA como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI y Amazon a través de una única API. Proporciona un conjunto completo de capacidades para crear aplicaciones de IA generativa al tiempo que garantiza que se mantengan la privacidad y la seguridad. Con Amazon Bedrock, puede experimentar con varios FM y personalizarlos de forma privada utilizando técnicas como el ajuste fino y la generación aumentada de recuperación (RAG). La plataforma le permite crear agentes administrados para tareas comerciales complejas sin necesidad de codificación, como reservar viajes, procesar reclamaciones de seguros, crear campañas publicitarias y gestionar inventario.

Por ejemplo, las plataformas de comercio electrónico pueden generar inicialmente descripciones básicas de productos que incluyen tamaño, color y precio. Sin embargo, la flexibilidad de Amazon Bedrock permite que estas descripciones se ajusten para incorporar opiniones de clientes, integrar lenguaje específico de la marca y resaltar características específicas del producto, lo que da como resultado descripciones personalizadas que resuenan en el público objetivo. Además, Amazon Bedrock ofrece acceso a modelos básicos de Amazon y a empresas emergentes líderes en IA a través de una API intuitiva, lo que hace que todo el proceso sea fluido y eficiente.

El uso de IA puede tener el siguiente impacto en el proceso de descripción del producto:

• Aprobaciones más rápidas – Los proveedores experimentan un proceso simplificado, pasando de la lista de productos a la aprobación en menos de una hora, eliminando retrasos frustrantes.
• Velocidad de listado de productos mejorada – Cuando está automatizado, su mercado de comercio electrónico ve un aumento en las listas de productos, ofreciendo a los consumidores acceso a los últimos productos casi instantáneamente.
• Para el futuro – Al adoptar la IA de vanguardia, usted asegura su posición como una plataforma con visión de futuro lista para satisfacer las demandas cambiantes del mercado.
• Innovation – Esta solución libera a los equipos de tareas mundanas, permitiéndoles centrarse en trabajos de mayor valor y fomentando una cultura de innovación.

Resumen de la solución

Antes de profundizar en los detalles técnicos, veamos una vista previa de alto nivel de lo que ofrece esta solución. Esta solución le permitirá crear y administrar descripciones de productos para su plataforma de comercio electrónico. Le permite a su plataforma:

• Generar descripciones a partir de texto. – Con el poder de la IA generativa, Amazon Bedrock puede convertir descripciones de texto sin formato en descripciones de productos vívidas, informativas y cautivadoras.
• Imágenes artesanales – Más allá del texto, también puede crear imágenes que se alineen perfectamente con las descripciones de los productos, mejorando el atractivo visual de sus listados.
• Mejorar el contenido existente – ¿Tiene descripciones de productos existentes que necesitan una nueva perspectiva? Amazon Bedrock puede tomar su contenido actual y hacerlo aún más atractivo y atractivo.

Esta solución está disponible en el Biblioteca de soluciones de AWS. Hemos proporcionado instrucciones detalladas en el documento adjunto. Archivo README. El archivo README contiene toda la información que necesita para comenzar, desde requisitos hasta pautas de implementación.

La arquitectura del sistema comprende varios componentes centrales:

• portal de interfaz de usuario – Esta es la interfaz de usuario (UI) diseñada para que los proveedores carguen imágenes de productos.
• Reconocimiento de amazonas – Reconocimiento de amazonas es un servicio de análisis de imágenes que detecta objetos, texto y etiquetas en imágenes.
• lecho rocoso del amazonas – Los modelos Foundation en Amazon Bedrock utilizan las etiquetas detectadas por Amazon Rekognition para generar descripciones de productos.
• AWS Lambda – AWS Lambda proporciona computación sin servidor para el procesamiento.
• Base de datos de productos – El repositorio central almacena productos de proveedores, imágenes, etiquetas y descripciones generadas. Esta podría ser cualquier base de datos de su elección. Tenga en cuenta que en esta solución, todo el almacenamiento está en la interfaz de usuario.
• Portal de administración – Este portal proporciona supervisión del sistema y los listados de productos, lo que garantiza un funcionamiento sin problemas. Esto no es parte de la solución; Lo hemos agregado para su comprensión.

El siguiente diagrama ilustra el flujo de datos y las interacciones dentro del sistema.

El flujo de trabajo incluye los siguientes pasos:

1. El cliente inicia una solicitud a la API REST de Amazon API Gateway.
2. Amazon API Gateway pasa la solicitud a AWS Lambda a través de una integración de proxy.
3. Al operar con entradas de imágenes de productos, AWS Lambda llama a Amazon Rekognition para detectar objetos en la imagen.
4. AWS Lambda llama a los LLM alojados en Amazon Bedrock, como los modelos de lenguaje Amazon Titan, para generar descripciones de productos.
5. La respuesta se devuelve desde AWS Lambda a Amazon API Gateway.
6. Finalmente, la respuesta HTTP de Amazon API Gateway se devuelve al cliente.

Caso de uso de ejemplo

Imagine que un proveedor sube la imagen de un producto de zapatos y Amazon Rekognition identifica atributos clave como "zapatos blancos", "zapatillas de deporte" y "duraderos". Amazon Bedrock Titan AI toma esta información y genera una descripción del producto como: “Aquí hay un borrador de descripción del producto para una zapatilla de lona para correr basada en la foto del producto: Presentamos Canvas Runner, la zapatilla liviana perfecta para tu estilo de vida activo. Esta zapatilla para correr presenta una parte superior de lona transpirable con detalles de cuero para una apariencia elegante y clásica. El diseño con cordones proporciona un ajuste seguro, mientras que la lengüeta y el cuello acolchados añaden comodidad. En el interior, una plantilla acolchada extraíble sostiene y reconforta tus pies. La entresuela de EVA absorbe los impactos con cada paso, reduciendo la fatiga. Las ranuras flexibles en la suela de goma garantizan flexibilidad y tracción. Con su estilo sencillo de inspiración retro, el Canvas Runner pasa sin problemas del entrenamiento al uso diario. Ya sea que estés haciendo recados o corriendo millas, esta zapatilla versátil te mantendrá en movimiento con comodidad y estilo”.

Detalles de diseño

Exploremos los componentes con más detalle:

• Interfaz de usuario:
  • Interfaz – La interfaz del portal de proveedores permite a los proveedores cargar imágenes de productos y mostrar listados de productos.
  • Llamadas API – El portal se comunica con el backend a través de API para procesar imágenes y generar descripciones.
• Reconocimiento de Amazon:
  • El análisis de imágenes – Activado por llamadas API, Amazon Rekognition analiza imágenes y detecta objetos, texto y etiquetas.
  • Salida de etiqueta – Genera datos de etiquetas derivados del análisis.
• Roca Amazónica:
  • Generación de texto PNL – Amazon Bedrock utiliza el modelo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de Amazon Titan para generar descripciones textuales.
  • Integración de etiquetas – Toma las etiquetas detectadas por Amazon Rekognition como entrada para generar descripciones de productos.
  • Coincidencia de estilo – Amazon Bedrock proporciona capacidades de ajuste para los modelos de Amazon Titan para garantizar que las descripciones generadas coincidan con el estilo de la plataforma.
• AWSLambda:
  • Procesamiento – Lambda maneja las llamadas API a los servicios.
• Base de datos de productos:
  • Base de datos flexible – La base de datos de productos se elige en función de las preferencias y requisitos del cliente. Tenga en cuenta que esto no se proporciona como parte de la solución.

Capacidades adicionales

Esta solución va más allá de simplemente generar descripciones de productos. Ofrece dos opciones más increíbles:

• Generación de imágenes y descripciones a partir de texto. – Con el poder de la IA generativa, Amazon Bedrock puede tomar descripciones de texto y crear las imágenes correspondientes junto con descripciones detalladas de los productos. Considere el potencial:
  • Visualización instantánea de productos a partir de texto.
  • Automatización de la creación de imágenes para catálogos grandes.
  • Mejorar la experiencia del cliente con imágenes enriquecidas.
  • Reducir el tiempo y los costes de creación de contenidos.
• Mejora de la descripción – Si ya tiene descripciones de productos existentes, Amazon Bedrock puede mejorarlas. Simplemente proporcione el texto y el mensaje, y Amazon Bedrock mejorará y enriquecerá hábilmente el contenido, haciéndolo altamente cautivador y atractivo para sus clientes.

Conclusión

En el mundo ferozmente competitivo del comercio electrónico, mantenerse a la vanguardia de la innovación es imperativo. Amazon Bedrock ofrece una capacidad transformadora para los minoristas electrónicos que buscan mejorar el contenido de sus productos, optimizar su proceso de listado e impulsar las ventas. Con el poder de las descripciones de productos generadas por IA, las empresas pueden crear contenido atractivo, informativo y culturalmente relevante que resuene profundamente entre los clientes. El futuro del comercio electrónico ha llegado y está impulsado por el aprendizaje automático con Amazon Bedrock.

¿Estás listo para desbloquear todo el potencial de las descripciones de productos impulsadas por IA? Dé el siguiente paso para revolucionar su plataforma de comercio electrónico. Visita el Biblioteca de soluciones de AWS y explore cómo Amazon Bedrock puede transformar las descripciones de sus productos, optimizar sus procesos e impulsar sus ventas. ¡Es hora de potenciar tu comercio electrónico con Amazon Bedrock!

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Acerca de los autores

Dhaval Shah es arquitecto de soluciones senior en AWS, especializado en aprendizaje automático. Con un fuerte enfoque en empresas nativas digitales, capacita a los clientes para aprovechar AWS e impulsar el crecimiento de su negocio. Como entusiasta del aprendizaje automático, a Dhaval lo impulsa su pasión por crear soluciones impactantes que generen cambios positivos. En su tiempo libre, se entrega a su amor por los viajes y disfruta de momentos de calidad con su familia.

David Tiffan es el jefe de estrategia mundial de soluciones para moda y prendas de vestir en AWS. En su puesto, Doug trabaja con ejecutivos de moda y confección para comprender sus objetivos y alinearse con ellos en las mejores soluciones. Doug tiene más de 30 años de experiencia en el comercio minorista y ha desempeñado varios puestos de liderazgo en comercialización y tecnología. Doug tiene un BBA de la Universidad Texas A&M y reside en Houston, Texas.

Nikhil Sharma es líder de arquitectura de soluciones en Amazon Web Services (AWS), donde él y su equipo de arquitectos de soluciones ayudan a los clientes de AWS a resolver desafíos comerciales críticos utilizando tecnologías y servicios en la nube de AWS.

Kevin Bell es arquitecto sénior de soluciones en AWS con sede en Seattle. Ha estado construyendo cosas en la nube durante unos 10 años. Puede encontrarlo en línea como @bellkev en GitHub.

Nipun Chagari es un arquitecto principal de soluciones con sede en el Área de la Bahía, CA. A Nipun le apasiona ayudar a los clientes a adoptar la tecnología Serverless para modernizar las aplicaciones y lograr sus objetivos comerciales. Su enfoque reciente ha sido ayudar a las organizaciones a adoptar tecnologías modernas para permitir la transformación digital. Además del trabajo, a Nipun le gusta jugar voleibol, cocinar y viajar con su familia.

grupo de marshall es arquitecto de soluciones en AWS y ayuda a los clientes norteamericanos a diseñar cargas de trabajo seguras, escalables y rentables en la nube. Su pasión radica en resolver problemas comerciales antiguos donde los datos y las tecnologías más nuevas permiten soluciones novedosas. Más allá de sus actividades profesionales, a Marshall le gusta hacer caminatas y acampar en las hermosas Montañas Rocosas de Colorado.

Altaaf Dawoodjee es un arquitecto líder de soluciones que brinda soporte a los clientes de AdTech en el segmento de negocios nativos digitales (DNB) en Amazon Web Service (AWS). Tiene más de 20 años de experiencia en tecnología y una profunda experiencia en análisis. Le apasiona ayudar a impulsar resultados comerciales exitosos para sus clientes aprovechando la nube de AWS.

scott campana es un líder dinámico e innovador con más de 25 años de experiencia en gestión de tecnología. Le apasiona liderar y desarrollar equipos para brindar tecnología para enfrentar los desafíos de los usuarios y empresas globales. Tiene una amplia experiencia en liderar equipos de tecnología que brindan soluciones tecnológicas globales que admiten más de 35 idiomas. También le apasiona la forma en que la IA y la IA generativa transforman las empresas y la forma en que respaldan las necesidades actuales no satisfechas de los clientes.

Sachin Shetti es gerente principal de soluciones para clientes en AWS. Le apasiona ayudar a las empresas a tener éxito y obtener beneficios significativos de la adopción de la nube, impulsando todo, desde la migración básica hasta la transformación de la nube a gran escala en personas, procesos y tecnología. Antes de unirse a AWS, Sachin trabajó como desarrollador de software durante más de 12 años y ocupó varios puestos de liderazgo senior liderando la entrega y transformación de tecnología en atención médica, servicios financieros, comercio minorista y seguros. Tiene un Executive MBA y una Licenciatura en Ingeniería Mecánica.

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• Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/