Tuotekuvausten luomisen automatisointi Amazon Bedrockin avulla | Amazon Web Services

Nykypäivän jatkuvasti kehittyvässä verkkokaupan maailmassa houkuttelevan tuotekuvauksen vaikutusta ei voi yliarvioida. Se voi olla ratkaiseva tekijä, joka muuttaa mahdollisen vierailijan maksavaksi asiakkaaksi tai lähettää hänet napsauttamaan kilpailijan sivustolle. Näiden kuvausten manuaalinen luominen laajalle tuotevalikoimalle on työvoimavaltainen prosessi, ja se voi hidastaa uusien innovaatioiden nopeutta. Tämä on paikka Amazonin kallioperä generatiivisten AI-ominaisuuksiensa ansiosta muokkaa peliä uudelleen. Tässä viestissä sukeltaamme siihen, kuinka Amazon Bedrock muuttaa tuotekuvausten luomisprosessia, mikä antaa sähköisille jälleenmyyjille mahdollisuuden skaalata liiketoimintaansa tehokkaasti säästäen samalla arvokasta aikaa ja resursseja.

Luovan tekoälyn tehon vapauttaminen vähittäiskaupassa

Generatiivinen tekoäly on kiinnittänyt johtokuntien ja toimitusjohtajien huomion maailmanlaajuisesti ja saanut heidät kysymään: "Kuinka voimme hyödyntää generatiivista tekoälyä liiketoiminnassamme?" Yksi lupaavimmista generatiivisen tekoälyn sovelluksista verkkokaupassa on sen käyttö tuotekuvausten tekemiseen. Jälleenmyyjät ja tuotemerkit ovat investoineet merkittäviä resursseja tehokkaimpien kuvausten testaamiseen ja arvioimiseen, ja generatiivinen tekoäly on tällä alueella erinomainen.

Houkuttelevien ja informatiivisten tuotekuvausten luominen laajaan luetteloon on valtava tehtävä erityisesti maailmanlaajuisille verkkokauppaalustoille. Tuotekuvausten manuaalinen kääntäminen ja mukauttaminen kullekin markkinoille vie aikaa ja resursseja. Tämä johtaa yleisiin tai epätäydellisiin kuvauksiin, mikä vähentää myyntiä ja asiakastyytyväisyyttä.

Amazon Bedrockin voima: tekoälyn luomat tuotekuvaukset

Amazon Bedrock on täysin hallittu palvelu, joka yksinkertaistaa generatiivista tekoälykehitystä. Se tarjoaa tehokkaita perusmalleja (FM) johtavilta tekoälyyrityksiltä, ​​kuten AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ja Amazon yhden API:n kautta. Se tarjoaa kattavan joukon ominaisuuksia luovien tekoälysovellusten rakentamiseen varmistaen samalla, että yksityisyys ja tietoturva säilyvät. Amazon Bedrockin avulla voit kokeilla erilaisia ​​FM-laitteita ja muokata niitä yksityisesti käyttämällä hienosäätöä ja Retrieval Augmented Generation (RAG) -tekniikkaa. Alustan avulla voit luoda hallittuja agentteja monimutkaisiin liiketoimintatehtäviin ilman koodausta, kuten matkavaraukset, vakuutuskorvausten käsittely, mainoskampanjoiden luominen ja varaston hallinta.

Esimerkiksi verkkokauppaalustat voivat aluksi luoda perustuotekuvauksia, jotka sisältävät koon, värin ja hinnan. Amazon Bedrockin joustavuuden ansiosta näitä kuvauksia voidaan kuitenkin hienosäätää sisältämään asiakkaiden arvosteluja, integroida tuotemerkkikohtaista kieltä ja korostaa tiettyjä tuoteominaisuuksia, mikä johtaa räätälöityihin kuvauksiin, jotka resonoivat kohdeyleisön kanssa. Lisäksi Amazon Bedrock tarjoaa pääsyn Amazonin ja johtavien AI-aloitusyritysten perusmalleihin intuitiivisen API:n kautta, mikä tekee koko prosessista saumattoman ja tehokkaan.

Tekoälyn käyttäminen voi vaikuttaa tuotteen kuvausprosessiin seuraavasti:

• Nopeammat hyväksynnät – Toimittajat kokevat virtaviivaistetun prosessin, joka siirtyy tuotelistauksesta hyväksyntään alle tunnissa, mikä eliminoi turhauttavat viiveet
• Parempi tuotelistausnopeus – Kun se on automatisoitu, verkkokauppasi markkinapaikka näkee tuoteluetteloiden lisääntymisen, mikä tarjoaa kuluttajille pääsyn uusimpiin tuotteisiin lähes välittömästi
• Tulevaisuuden suojaus – Omaksumalla huippuluokan tekoälyn varmistat asemasi tulevaisuuteen katsovana alustana, joka on valmis vastaamaan muuttuviin markkinoiden tarpeisiin
• Innovaatio – Tämä ratkaisu vapauttaa tiimit arkipäiväisistä tehtävistä, jolloin ne voivat keskittyä arvokkaampaan työhön ja edistää innovaatiokulttuuria

Ratkaisun yleiskatsaus

Ennen kuin sukeltaamme teknisiin yksityiskohtiin, katsotaanpa korkean tason esikatselu siitä, mitä tämä ratkaisu tarjoaa. Tämän ratkaisun avulla voit luoda ja hallita tuotekuvauksia verkkokauppaalustallesi. Se antaa alustallesi mahdollisuuden:

• Luo kuvauksia tekstistä – Generatiivisen tekoälyn avulla Amazon Bedrock voi muuntaa pelkkätekstiset kuvaukset eloisiksi, informatiivisiksi ja mukaansatempaaviksi tuotekuvauksiksi.
• Käsityö kuvia – Tekstin lisäksi se voi myös luoda kuvia, jotka ovat täydellisesti linjassa tuotekuvausten kanssa, mikä parantaa yritystietojesi visuaalista vetovoimaa.
• Paranna olemassa olevaa sisältöä – Onko sinulla olemassa tuotekuvauksia, jotka kaipaavat uutta näkökulmaa? Amazon Bedrock voi viedä nykyisen sisältösi ja tehdä siitä entistä houkuttelevamman ja mukaansatempaavamman.

Tämä ratkaisu on saatavilla osoitteessa AWS Solutions -kirjasto. Olemme antaneet yksityiskohtaiset ohjeet mukana README-tiedosto. README-tiedosto sisältää kaikki aloittamiseen tarvitsemasi tiedot vaatimuksista käyttöönottoohjeisiin.

Järjestelmäarkkitehtuuri koostuu useista ydinkomponenteista:

• UI-portaali – Tämä on käyttöliittymä (UI), joka on suunniteltu toimittajille tuotekuvien lataamiseen.
• Amazonin tunnistus - Amazonin tunnistus on kuva-analyysipalvelu, joka havaitsee kuvissa olevat esineet, tekstin ja tarrat.
• Amazonin kallioperä – Amazon Bedrockin pohjamallit käyttävät Amazon Rekognitionin tunnistamia tarroja tuotekuvausten luomiseen.
• AWS Lambda - AWS Lambda tarjoaa palvelimettoman laskennan käsittelyä varten.
• Tuotetietokanta – Keskusvarastossa on myyjien tuotteet, kuvat, tarrat ja luodut kuvaukset. Tämä voi olla mikä tahansa valitsemasi tietokanta. Huomaa, että tässä ratkaisussa kaikki tallennustila on käyttöliittymässä.
• Admin portaali – Tämä portaali valvoo järjestelmää ja tuoteluetteloita ja varmistaa sujuvan toiminnan. Tämä ei ole osa ratkaisua; olemme lisänneet sen ymmärryksen vuoksi.

Seuraava kaavio havainnollistaa tiedonkulkua ja vuorovaikutusta järjestelmän sisällä

Työnkulku sisältää seuraavat vaiheet:

1. Asiakas käynnistää pyynnön Amazon API Gateway REST API:lle.
2. Amazon API Gateway välittää pyynnön AWS Lambdalle välityspalvelinintegraation kautta.
3. Tuotekuvasisääntuloa käytettäessä AWS Lambda kutsuu Amazon Rekognitionia havaitakseen kuvassa olevat kohteet.
4. AWS Lambda kutsuu Amazon Bedrockin isännöimiä LLM-yrityksiä, kuten Amazon Titan -kielimalleja, tuotekuvausten luomiseksi.
5. Vastaus välitetään takaisin AWS Lambdasta Amazon API Gatewaylle.
6. Lopuksi HTTP-vastaus Amazon API Gatewaysta palautetaan asiakkaalle.

Esimerkki käyttötapauksesta

Kuvittele, että myyjä lataa kenkien tuotekuvan, ja Amazon Rekognition tunnistaa tärkeimmät ominaisuudet, kuten "valkoiset kengät", "lenkkarit" ja "kestävä". Amazon Bedrock Titan AI ottaa nämä tiedot ja luo tuotekuvauksen, kuten: "Tässä on luonnos tuotekuvauksesta canvas-juoksukengille tuotekuvan perusteella: Esittelyssä Canvas Runner, täydellinen kevyt tennari aktiiviseen elämäntyyliisi. Tässä juoksukengässä on hengittävä kangaspäällinen, jossa on nahkayksityiskohtia, jotka luovat tyylikkään, klassisen ilmeen. Nauhamalli tarjoaa turvallisen istuvuuden, kun taas pehmustettu kieli ja kaulus lisäävät mukavuutta. Sisällä irrotettava pehmustettu pohjallinen tukee ja lohduttaa jalkojasi. EVA-välipohja vaimentaa iskuja jokaisella askeleella vähentäen väsymystä. Joustavat urat kumisessa ulkopohjassa varmistavat joustavuuden ja pidon. Yksinkertaisen, retrohenkisen tyylinsä ansiosta Canvas Runner siirtyy saumattomasti harjoittelusta jokapäiväiseen käyttöön. Olitpa ajamassa asioita tai juoksemassa kilometrejä, tämä monipuolinen lenkkari pitää sinut liikkeessä mukavasti ja tyylikkäästi.

Suunnittelun yksityiskohdat

Tutkitaan komponentteja tarkemmin:

• Käyttöliittymä:
  • etupään – Toimittajaportaalin etuosassa toimittajat voivat ladata tuotekuvia ja näyttää tuoteluetteloita.
  • API-puhelut – Portaali kommunikoi taustajärjestelmän kanssa API:iden kautta kuvien käsittelemiseksi ja kuvausten luomiseksi.
• Amazonin tunnustus:
  • Kuvan analyysi – API-kutsujen käynnistämä Amazon Rekognition analysoi kuvia ja havaitsee esineitä, tekstiä ja tarroja.
  • Tarratulostus – Se tulostaa analyysistä johdetut etikettitiedot.
• Amazonin kallioperä:
  • NLP-tekstin luominen – Amazon Bedrock käyttää Amazon Titanin luonnollisen kielen käsittelymallia (NLP) tekstillisten kuvausten luomiseen.
  • Etikettien integrointi – Se käyttää Amazon Rekognitionin tunnistamia tarroja syötteenä tuotekuvausten luomiseen.
  • Tyylin yhteensopivuus – Amazon Bedrock tarjoaa hienosäätöominaisuudet Amazon Titan -malleille varmistaakseen, että luodut kuvaukset vastaavat alustan tyyliä.
• AWS lambda:
  • Käsittely – Lambda käsittelee API-kutsut palveluihin.
• Tuotetiedot:
  • Joustava tietokanta – Tuotetietokanta valitaan asiakkaiden mieltymysten ja vaatimusten perusteella. Huomaa, että tämä ei ole osa ratkaisua.

Lisäominaisuudet

Tämä ratkaisu on muutakin kuin tuotekuvausten luominen. Se tarjoaa kaksi muuta uskomatonta vaihtoehtoa:

• Kuvan ja kuvauksen luominen tekstistä – Generatiivisen tekoälyn avulla Amazon Bedrock voi ottaa tekstikuvauksia ja luoda niitä vastaavia kuvia sekä yksityiskohtaisia ​​tuotekuvauksia. Harkitse potentiaalia:
  • Visualisoi tuotteet välittömästi tekstistä.
  • Kuvien luomisen automatisointi suuria luetteloita varten.
  • Asiakaskokemuksen parantaminen monipuolisilla visuaaleilla.
  • Vähentää sisällön luomiseen kuluvaa aikaa ja kustannuksia.
• Kuvauksen parannus – Jos sinulla on jo tuotekuvauksia, Amazon Bedrock voi parantaa niitä. Syötä vain teksti ja kehote, niin Amazon Bedrock parantaa ja rikastuttaa sisältöä taitavasti ja tekee siitä erittäin mukaansatempaavan ja houkuttelevan asiakkaillesi.

Yhteenveto

Kovassa kilpailussa verkkokaupan maailmassa pysyminen innovaatioiden eturintamassa on välttämätöntä. Amazon Bedrock tarjoaa muutosmahdollisuuden sähköisille jälleenmyyjille, jotka haluavat parantaa tuotteidensa sisältöä, optimoida listausprosessiaan ja kasvattaa myyntiä. Tekoälyn luomien tuotekuvausten avulla yritykset voivat luoda kiinnostavaa, informatiivista ja kulttuurisesti relevanttia sisältöä, joka resonoi syvästi asiakkaiden keskuudessa. Verkkokaupan tulevaisuus on saapunut, ja sitä ohjaa Amazon Bedrockin koneoppiminen.

Oletko valmis avaamaan tekoälyllä varustettujen tuotekuvausten täyden potentiaalin? Ota seuraava askel verkkokauppa-alustasi mullistamisessa. Vieraile AWS Solutions -kirjasto ja tutkia, kuinka Amazon Bedrock voi muuttaa tuotekuvauksiasi, virtaviivaistaa prosessejasi ja lisätä myyntiäsi. On aika tehostaa verkkokauppaasi Amazon Bedrockilla!

---

Tietoja Tekijät

Dhaval Shah on AWS:n vanhempi ratkaisuarkkitehti, joka on erikoistunut koneoppimiseen. Hän keskittyy vahvasti digitaalisiin alkuperäisiin yrityksiin ja antaa asiakkaille mahdollisuuden hyödyntää AWS:ää ja edistää liiketoimintansa kasvua. ML-harrastajana Dhavala ohjaa hänen intohimonsa luoda vaikuttavia ratkaisuja, jotka tuovat positiivista muutosta. Vapaa-ajallaan hän antautuu rakkaudelleen matkustamiseen ja vaalii laatuhetkiä perheensä kanssa.

Doug Tiffan on AWS:n muoti- ja vaatetusratkaisustrategian johtaja. Roolissaan Doug työskentelee Fashion & Apparel -johtajien kanssa ymmärtääkseen heidän tavoitteitaan ja löytääkseen parhaat ratkaisut heidän kanssaan. Dougilla on yli 30 vuoden kokemus vähittäiskaupan alalta useissa merchandising- ja teknologiajohtajissa. Dougilla on BBA-tutkinto Texas A&M -yliopistosta ja hän sijaitsee Houstonissa, Texasissa.

Nikhil Sharma on Solutions Architecture Leader Amazon Web Servicesissä (AWS), jossa hän ja hänen Solutions Architects -tiiminsä auttavat AWS-asiakkaita ratkaisemaan kriittisiä liiketoiminnan haasteita AWS-pilvitekniikoiden ja -palveluiden avulla.

Kevin Bell on Sr. Solutions Architect AWS:ssä Seattlessa. Hän on rakentanut asioita pilveen noin 10 vuotta. Löydät hänet verkosta nimellä @bellkev GitHubista.

Nipun Chagari on pääratkaisuarkkitehti Bay Area, CA. Nipun haluaa auttaa asiakkaita ottamaan käyttöön palvelimetonta teknologiaa sovellusten modernisoimiseksi ja liiketoimintatavoitteiden saavuttamiseksi. Hänen viime aikoina hän on keskittynyt auttamaan organisaatioita ottamaan käyttöön nykyaikaisia ​​tekniikoita digitaalisen muutoksen mahdollistamiseksi. Työn lisäksi Nipun nauttii lentopallon pelaamisesta, ruoanlaitosta ja perheensä kanssa matkustamisesta.

Marshall joukko on AWS:n ratkaisuarkkitehti, joka auttaa pohjoisamerikkalaisia ​​asiakkaita suunnittelemaan turvallisia, skaalautuvia ja kustannustehokkaita työkuormia pilvessä. Hänen intohimonsa on vanhojen yritysongelmien ratkaiseminen, jossa data ja uusimmat teknologiat mahdollistavat uudenlaisia ​​ratkaisuja. Ammatillisten harrastustensa lisäksi Marshall nauttii vaelluksesta ja telttailusta Coloradon kauniilla Kalliovuorilla.

Altaf Dawoodjee on Solutions Architect Leader, joka tukee AdTech-asiakkaita Digital Native Business (DNB) -segmentissä Amazon Web Servicessä (AWS). Hänellä on yli 20 vuoden kokemus tekniikasta ja syvää analytiikkaa. Hän on intohimoinen auttaakseen saavuttamaan menestyviä liiketoimintatuloksia asiakkailleen hyödyntäen AWS-pilveä.

Scott Bell on dynaaminen johtaja ja innovaattori, jolla on yli 25 vuoden kokemus teknologian hallinnasta. Hän on intohimoinen johtamaan ja kehittämään tiimejä, jotka tarjoavat teknologiaa vastaamaan globaalien käyttäjien ja yritysten haasteisiin. Hänellä on laaja kokemus johtavista teknologiatiimeistä, jotka tarjoavat maailmanlaajuisia teknologiaratkaisuja, jotka tukevat yli 35 kieltä. Hän on myös intohimoinen tapa, jolla tekoäly ja generatiivinen tekoäly muuttavat yrityksiä ja tavasta, jolla ne tukevat asiakkaiden nykyisiä tyydyttämättömiä tarpeita.

Sachin Shetti on AWS:n pääasiakasratkaisupäällikkö. Hän on intohimoinen auttamaan yrityksiä menestymään ja saavuttamaan merkittäviä etuja pilvipalveluiden käyttöönotosta. Hän ohjaa kaikkea perusmigraatiosta laajamittaiseen pilvimuuntamiseen ihmisten, prosessien ja teknologian välillä. Ennen AWS:ään liittymistään Sachin työskenteli ohjelmistokehittäjänä yli 12 vuoden ajan ja toimi useissa johtavissa johtotehtävissä terveydenhuollon, rahoituspalvelujen, vähittäiskaupan ja vakuutusten teknologian toimittamisessa ja muuttamisessa. Hän on koulutukseltaan Executive MBA ja kandidaatin tutkinto konetekniikasta.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/