Tootekirjelduse genereerimise automatiseerimine Amazon Bedrock | Amazoni veebiteenused

Tänapäeva pidevalt arenevas e-kaubanduse maailmas ei saa mõjuva tootekirjelduse mõju üle hinnata. See võib olla otsustav tegur, mis muudab potentsiaalse külastaja maksvaks kliendiks või saadab ta konkurendi saidile klikkima. Nende kirjelduste käsitsi loomine suure hulga toodete jaoks on töömahukas protsess ja võib aeglustada uute uuenduste kiirust. See on koht Amazonase aluspõhi oma generatiivsete AI-võimalustega astub mängu ümberkujundamiseks. Selles postituses käsitleme seda, kuidas Amazon Bedrock muudab tootekirjelduste loomise protsessi, andes e-jaemüüjatele võimaluse oma äri tõhusalt laiendada, säästes samal ajal väärtuslikku aega ja ressursse.

Generatiivse AI võimsuse avamine jaemüügis

Generatiivne AI on pälvinud juhatuste ja tegevjuhtide tähelepanu kogu maailmas, ajendades neid küsima: "Kuidas saaksime generatiivset AI-d oma ettevõtte jaoks ära kasutada?" Üks lootustandvamaid generatiivse AI rakendusi e-kaubanduses on selle kasutamine tootekirjelduste koostamiseks. Jaemüüjad ja kaubamärgid on investeerinud märkimisväärseid ressursse kõige tõhusamate kirjelduste testimisse ja hindamisse ning generatiivne AI on selles valdkonnas suurepärane.

Suure kataloogi jaoks köitvate ja informatiivsete tootekirjelduste loomine on tohutu ülesanne, eriti ülemaailmsete e-kaubanduse platvormide jaoks. Iga turu tootekirjelduste käsitsi tõlkimine ja kohandamine kulutab aega ja ressursse. Selle tulemuseks on üldised või mittetäielikud kirjeldused, mis vähendab müüki ja klientide rahulolu.

Amazon Bedrocki jõud: tehisintellekti loodud tootekirjeldused

Amazon Bedrock on täielikult hallatav teenus, mis lihtsustab generatiivset AI arendust, pakkudes ühe API kaudu suure jõudlusega alusmudeleid (FM-e) juhtivatelt tehisintellekti ettevõtetelt, nagu AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ja Amazon. See pakub terviklikku võimaluste komplekti generatiivsete AI-rakenduste loomiseks, tagades samal ajal privaatsuse ja turvalisuse. Amazon Bedrockiga saate katsetada erinevate FM-idega ja kohandada neid privaatselt, kasutades selliseid tehnikaid nagu peenhäälestus ja Retrieval Augmented Generation (RAG). Platvorm võimaldab teil luua hallatavaid agente keerukate äriülesannete jaoks, ilma et oleks vaja kodeerida, näiteks reiside broneerimine, kindlustusnõuete töötlemine, reklaamikampaaniate loomine ja laoseisude haldamine.

Näiteks võivad e-kaubanduse platvormid algselt genereerida põhilisi tootekirjeldusi, mis sisaldavad suurust, värvi ja hinda. Kuid Amazon Bedrocki paindlikkus võimaldab neid kirjeldusi viimistleda, et lisada klientide arvustusi, integreerida brändispetsiifilist keelt ja tõsta esile konkreetseid tooteomadusi, mille tulemuseks on kohandatud kirjeldused, mis vastavad sihtrühmale. Lisaks pakub Amazon Bedrock intuitiivse API kaudu juurdepääsu Amazoni alusmudelitele ja juhtivatele tehisintellekti idufirmadele, muutes kogu protsessi sujuvaks ja tõhusaks.

AI kasutamine võib toote kirjeldamise protsessile avaldada järgmist mõju.

• Kiiremad kinnitused - Müüjad kogevad sujuvamat protsessi, liikudes tooteloendilt heakskiitmiseni vähem kui tunniga, kõrvaldades masendavaid viivitusi
• Parem tooteloendi kiirus – Kui see on automatiseeritud, suureneb teie e-kaubanduse turul tooteloendite arv, pakkudes tarbijatele peaaegu hetkega juurdepääsu uusimatele kaupadele.
• Tulevikukindel – Tipptasemel tehisintellekti omaks võttes kindlustate oma positsiooni tulevikku vaatava platvormina, mis on valmis vastama arenevatele turunõuetele
• Innovatsioon - See lahendus vabastab meeskonnad igapäevastest ülesannetest, võimaldades neil keskenduda suurema väärtusega tööle ja edendada innovatsioonikultuuri

Lahenduse ülevaade

Enne tehnilistesse üksikasjadesse sukeldumist vaatame selle lahenduse pakutavast kõrgetasemelist eelvaadet. See lahendus võimaldab teil luua ja hallata oma e-kaubanduse platvormi tootekirjeldusi. See annab teie platvormile võimaluse:

• Loo tekstist kirjeldused – Generatiivse AI abil saab Amazon Bedrock muuta lihtteksti kirjeldused erksateks, informatiivseteks ja köitvateks tootekirjeldusteks.
• Käsitöö pilte – Lisaks tekstile võib see luua ka pilte, mis ühtivad ideaalselt tootekirjeldusega, suurendades teie kirjete visuaalset atraktiivsust.
• Täiustage olemasolevat sisu – Kas teil on olemasolevaid tootekirjeldusi, mis vajavad värsket vaatenurka? Amazon Bedrock võib võtta teie praeguse sisu ja muuta selle veelgi köitvamaks ja köitvamaks.

See lahendus on saadaval aadressil AWS-i lahenduste raamatukogu. Oleme lisanud üksikasjalikud juhised README fail. README-fail sisaldab kogu alustamiseks vajalikku teavet nõuetest juurutamisjuhisteni.

Süsteemi arhitektuur koosneb mitmest põhikomponendist:

• UI portaal – See on kasutajaliides (UI), mis on mõeldud tarnijatele tootepiltide üleslaadimiseks.
• Amazon Rekognitsioon - Amazon Rekognitsioon on pildianalüüsi teenus, mis tuvastab piltidel objekte, teksti ja silte.
• Amazonase aluspõhi – Amazon Bedrocki vundamendimudelid kasutavad tootekirjelduste loomiseks Amazon Rekognitioni tuvastatud silte.
• AWS Lambda - AWS Lambda pakub töötlemiseks serverita arvutusi.
• Toodete andmebaas – Keskses hoidlas hoitakse tarnija tooteid, pilte, silte ja loodud kirjeldusi. See võib olla teie valitud andmebaas. Pange tähele, et selle lahenduse puhul on kogu salvestusruum kasutajaliideses.
• Administraatori portaal – See portaal pakub järelevalvet süsteemi ja tooteloendite üle, tagades sujuva töö. See ei ole lahenduse osa; lisasime selle mõistmise huvides.

Järgmine diagramm illustreerib andmevoogu ja interaktsioone süsteemi sees

Töövoog sisaldab järgmisi samme:

1. Klient algatab päringu Amazon API Gateway REST API-le.
2. Amazon API Gateway edastab päringu AWS Lambdale puhverserveri integreerimise kaudu.
3. Tootepildi sisenditega töötades kutsub AWS Lambda pildil olevaid objekte tuvastama Amazon Rekognitioni.
4. AWS Lambda kutsub tootekirjelduste loomiseks välja Amazon Bedrocki hostitud LLM-id, näiteks Amazon Titan keelemudelid.
5. Vastus edastatakse AWS Lambdalt Amazon API Gatewayle.
6. Lõpuks tagastatakse Amazon API Gateway HTTP-vastus kliendile.

Kasutusjuhtumi näide

Kujutage ette, et müüja laadib üles kingade tootepildi ja Amazon Rekognition tuvastab peamised atribuudid, nagu "valged kingad", "tossud" ja "vastupidavad". Amazon Bedrock Titan AI võtab selle teabe ja loob tootekirjelduse, näiteks: „Siin on tootefotol põhinev lõuendist jooksujalatsi tootekirjelduse mustand: Tutvustame Canvas Runnerit, mis on teie aktiivse elustiili jaoks ideaalne kerge toss. Sellel jooksujalatsil on hingav lõuendist pealispind, millel on nahast aktsentid, mis tagavad stiilse ja klassikalise välimuse. Paeldisain tagab kindla istuvuse, samal ajal kui polsterdatud keel ja krae lisavad mugavust. Seespool eemaldatav polsterdatud sisetald toetab ja lohutab jalgu. EVA-vahetald neelab lööke igal sammul, vähendades väsimust. Kummist välistalla painduvad sooned tagavad paindlikkuse ja veojõu. Lihtsa retrohõngulise stiiliga Canvas Runner siirdub sujuvalt treeningutelt igapäevaseks kandmiseks. Olenemata sellest, kas ajate asju või jooksete kilomeetreid, see mitmekülgne toss hoiab teid mugavalt ja stiilselt liikumas.

Kujunduse üksikasjad

Uurime komponente üksikasjalikumalt:

• Kasutajaliides:
  • Esiots – Tarnijaportaali esiosa võimaldab hankijatel tootepilte üles laadida ja kuvab tooteloendeid.
  • API-kõned – Portaal suhtleb taustaprogrammiga API-de kaudu, et töödelda pilte ja luua kirjeldusi.
• Amazoni äratundmine:
  • Pildianalüüs – API-kõnede käivitamisel analüüsib Amazon Rekognition pilte ja tuvastab objekte, teksti ja silte.
  • Sildi väljund – See väljastab analüüsist saadud sildiandmed.
• Amazonase aluspõhi:
  • NLP teksti genereerimine – Amazon Bedrock kasutab tekstiliste kirjelduste genereerimiseks loomuliku keele töötlemise (NLP) mudelit Amazon Titan.
  • Sildi integreerimine – Tootekirjelduste loomiseks kasutatakse sisendina Amazon Rekognitioni tuvastatud silte.
  • Stiili sobitamine – Amazon Bedrock pakub Amazon Titani mudelite peenhäälestusvõimalusi, et tagada loodud kirjelduste vastavus platvormi stiilile.
• AWS lambda:
  • Töötlemine - Lambda haldab API-kõnesid teenustele.
• Toote andmebaas:
  • Paindlik andmebaas – Toodete andmebaas valitakse lähtuvalt kliendi eelistustest ja nõudmistest. Pange tähele, et seda ei pakuta lahenduse osana.

Täiendavad võimalused

See lahendus ületab tootekirjelduste loomise. See pakub veel kahte uskumatut võimalust:

• Pildi ja kirjelduse genereerimine tekstist – Generatiivse AI abil saab Amazon Bedrock võtta tekstikirjeldusi ja luua vastavaid pilte koos üksikasjalike tootekirjeldustega. Kaaluge potentsiaali:
  • Toodete kohene visualiseerimine tekstist.
  • Piltide loomise automatiseerimine suurte kataloogide jaoks.
  • Kliendikogemuse täiustamine rikkaliku visuaaliga.
  • Sisu loomise aja ja kulude vähendamine.
• Kirjelduse täiustamine – Kui teil juba on tootekirjeldused, saab Amazon Bedrock neid täiustada. Sisestage lihtsalt tekst ja viip ning Amazon Bedrock täiustab ja rikastab sisu oskuslikult, muutes selle teie klientide jaoks väga köitvaks ja köitvaks.

Järeldus

Tiheda konkurentsiga e-kaubanduse maailmas on innovatsiooni esirinnas püsimine hädavajalik. Amazon Bedrock pakub ümberkujundamisvõimalust e-jaemüüjatele, kes soovivad täiustada oma toodete sisu, optimeerida oma noteerimisprotsessi ja suurendada müüki. Tehisintellektiga loodud tootekirjelduste abil saavad ettevõtted luua köitvat, informatiivset ja kultuuriliselt asjakohast sisu, mis klientidele sügavat vastukaja tekitab. Saabunud on e-kaubanduse tulevik ja seda juhib Amazon Bedrocki masinõpe.

Kas olete valmis kasutama AI-toega tootekirjelduste täielikku potentsiaali? Astuge järgmine samm oma e-kaubanduse platvormi revolutsiooni muutmisel. Külastage AWS-i lahenduste raamatukogu ja uurige, kuidas Amazon Bedrock saab teie tootekirjeldusi muuta, protsesse sujuvamaks muuta ja müüki suurendada. On aeg oma e-kaubandust Amazon Bedrockiga täiendada!

---

Autoritest

Dhaval Shah on AWS-i vanemlahenduste arhitekt, kes on spetsialiseerunud masinõppele. Keskendudes tugevalt digitaalsetele ettevõtetele, annab ta klientidele võimaluse AWS-i võimendada ja oma äri kasvu kiirendada. ML-i entusiastina juhib Dhavalit tema kirg luua mõjusaid lahendusi, mis toovad positiivseid muutusi. Vabal ajal armastab ta reisimist ja naudib kvaliteetseid hetki perega.

Doug Tiffan on AWS-i moe ja rõivaste ülemaailmse lahendusstrateegia juht. Oma rollis teeb Doug koostööd Fashion & Apparel juhtidega, et mõista nende eesmärke ja leida nendega kooskõlastatud parimad lahendused. Dougil on üle 30-aastane kogemus jaekaubanduses, täites mitmeid müügi- ja tehnoloogiajuhtimise rolle. Dougil on bakalaureusekraad Texase A&M ülikoolist ja ta asub Houstonis, Texases.

Nikhil Sharma on lahenduste arhitektuuri juht ettevõttes Amazon Web Services (AWS), kus ta ja tema lahendusarhitektide meeskond aitavad AWS-i klientidel lahendada olulisi äriprobleeme, kasutades AWS-i pilvetehnoloogiaid ja -teenuseid.

Kevin Bell on Seattle'is asuva AWS-i vanemlahenduste arhitekt. Ta on pilve asju ehitanud umbes 10 aastat. Leiate ta veebist GitHubist kui @bellkev.

Nipun Chagari on peamine lahenduste arhitekt, mis asub Bay Areas, CA. Nipun on kirglik aidata klientidel serverivaba tehnoloogiat rakenduste moderniseerimiseks ja oma ärieesmärkide saavutamiseks kasutusele võtta. Viimasel ajal on ta keskendunud organisatsioonide abistamisele kaasaegsete tehnoloogiate kasutuselevõtul, et võimaldada digitaalset ümberkujundamist. Peale töö tunneb Nipun rõõmu võrkpalli mängimisest, kokkamisest ja perega reisimisest.

Marshalli kamp on AWS-i lahenduste arhitekt, kes aitab Põhja-Ameerika klientidel kujundada pilves turvalisi, skaleeritavaid ja kulutõhusaid töökoormusi. Tema kirg seisneb igivanade äriprobleemide lahendamises, kus andmed ja uusimad tehnoloogiad võimaldavad uudseid lahendusi. Lisaks oma ametialastele tegevustele naudib Marshall matkamist ja telkimist Colorado kaunites Kaljumägedes.

Altaf Dawoodjee on lahenduste arhitekti juht, kes toetab Amazon Web Service'i (AWS) AdTechi kliente digitaalse äritegevuse (DNB) segmendis. Tal on üle 20-aastane kogemus tehnoloogia vallas ja tal on sügavad teadmised analüütikas. Ta on kirglik aidata oma klientidel edukaid äritulemusi saavutada, kasutades AWS-i pilve.

Scott Bell on dünaamiline juht ja uuendaja, kellel on 25+ aastat tehnoloogiajuhtimise kogemust. Ta on kirglik juhtima ja arendama meeskondi, kes pakuvad tehnoloogiat ülemaailmsete kasutajate ja ettevõtete väljakutsetele vastamiseks. Tal on laialdased kogemused juhtivates tehnoloogiameeskondades, mis pakuvad ülemaailmseid tehnoloogialahendusi, mis toetavad 35+ keelt. Ta on kirglik ka selle vastu, kuidas tehisintellekt ja generatiivne tehisintellekt muudavad ettevõtteid ja kuidas nad toetavad klientide praeguseid rahuldamata vajadusi.

Sachin Shetti on AWS-i põhikliendilahenduste juht. Ta on kirglik aidata ettevõtetel edu saavutada ja saavutada pilve kasutuselevõtust olulisi eeliseid, juhtides kõike alates põhirändest kuni laiaulatusliku pilve ümberkujundamiseni inimeste, protsesside ja tehnoloogia vahel. Enne AWS-iga liitumist töötas Sachin üle 12 aasta tarkvaraarendajana ja oli mitmel juhtival positsioonil tehnoloogia tarnimisel ja ümberkujundamisel tervishoius, finantsteenustes, jaemüügis ja kindlustuses. Tal on Executive MBA ja bakalaureusekraad masinaehituses.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/