अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ उत्पाद विवरण पीढ़ी को स्वचालित करना | अमेज़न वेब सेवाएँ

ईकॉमर्स की आज की निरंतर विकसित हो रही दुनिया में, आकर्षक उत्पाद विवरण के प्रभाव को कम करके आंका नहीं जा सकता है। यह निर्णायक कारक हो सकता है जो एक संभावित विज़िटर को भुगतान करने वाले ग्राहक में बदल देता है या उन्हें किसी प्रतिस्पर्धी की साइट पर भेज देता है। उत्पादों की एक विशाल श्रृंखला में इन विवरणों का मैन्युअल निर्माण एक श्रम-गहन प्रक्रिया है, और यह नए नवाचार की गति को धीमा कर सकता है। यहीं पर अमेज़ॅन बेडरॉक अपनी जेनरेटिव एआई क्षमताओं के साथ गेम को नया आकार देने के लिए कदम उठाता है। इस पोस्ट में, हम इस बात पर गौर करेंगे कि कैसे अमेज़ॅन बेडरॉक उत्पाद विवरण निर्माण प्रक्रिया को बदल रहा है, ई-रिटेलर्स को मूल्यवान समय और संसाधनों की बचत करते हुए अपने व्यवसायों को कुशलतापूर्वक बढ़ाने के लिए सशक्त बना रहा है।

खुदरा क्षेत्र में जेनेरिक एआई की शक्ति को अनलॉक करना

जेनरेटिव एआई ने दुनिया भर के बोर्डों और सीईओ का ध्यान आकर्षित किया है, जिससे उन्हें यह पूछने के लिए प्रेरित किया गया है, "हम अपने व्यवसाय के लिए जेनरेटिव एआई का लाभ कैसे उठा सकते हैं?" ईकॉमर्स में जेनेरिक एआई के सबसे आशाजनक अनुप्रयोगों में से एक उत्पाद विवरण तैयार करने के लिए इसका उपयोग करना है। खुदरा विक्रेताओं और ब्रांडों ने इस क्षेत्र में सबसे प्रभावी विवरणों और जेनरेटिव एआई एक्सेल के परीक्षण और मूल्यांकन में महत्वपूर्ण संसाधनों का निवेश किया है।

एक विशाल कैटलॉग के लिए आकर्षक और जानकारीपूर्ण उत्पाद विवरण बनाना एक महत्वपूर्ण कार्य है, विशेष रूप से वैश्विक ईकॉमर्स प्लेटफार्मों के लिए। प्रत्येक बाज़ार के लिए उत्पाद विवरण का मैन्युअल अनुवाद और अनुकूलन में समय और संसाधनों की खपत होती है। इसके परिणामस्वरूप सामान्य या अपूर्ण विवरण मिलते हैं, जिससे बिक्री और ग्राहक संतुष्टि कम हो जाती है।

अमेज़ॅन बेडरॉक की शक्ति: एआई-जनित उत्पाद विवरण

अमेज़ॅन बेडरॉक एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो जेनरेटिव एआई विकास को सरल बनाती है, जो एक ही एपीआई के माध्यम से एआई21 लैब्स, एंथ्रोपिक, कोहेरे, मेटा, स्टेबिलिटी एआई और अमेज़ॅन जैसी अग्रणी एआई कंपनियों से उच्च प्रदर्शन वाले फाउंडेशन मॉडल (एफएम) की पेशकश करती है। यह गोपनीयता और सुरक्षा बनाए रखने को सुनिश्चित करते हुए जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए क्षमताओं का एक व्यापक सेट प्रदान करता है। अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ, आप विभिन्न एफएम के साथ प्रयोग कर सकते हैं और फाइन-ट्यूनिंग और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) जैसी तकनीकों का उपयोग करके उन्हें निजी तौर पर अनुकूलित कर सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म आपको कोडिंग की आवश्यकता के बिना जटिल व्यावसायिक कार्यों के लिए प्रबंधित एजेंट बनाने में सक्षम बनाता है, जैसे यात्रा बुकिंग, बीमा दावे संसाधित करना, विज्ञापन अभियान बनाना और इन्वेंट्री प्रबंधित करना।

उदाहरण के लिए, ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म प्रारंभ में मूल उत्पाद विवरण तैयार कर सकते हैं जिसमें आकार, रंग और कीमत शामिल होती है। हालाँकि, अमेज़ॅन बेडरॉक का लचीलापन इन विवरणों को ग्राहक समीक्षाओं को शामिल करने, ब्रांड-विशिष्ट भाषा को एकीकृत करने और विशिष्ट उत्पाद सुविधाओं को उजागर करने के लिए ठीक-ठीक करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप लक्षित दर्शकों के अनुरूप विवरण तैयार होते हैं। इसके अलावा, अमेज़ॅन बेडरॉक एक सहज एपीआई के माध्यम से अमेज़ॅन और अग्रणी एआई स्टार्टअप से फाउंडेशन मॉडल तक पहुंच प्रदान करता है, जिससे पूरी प्रक्रिया सहज और कुशल हो जाती है।

AI का उपयोग उत्पाद विवरण प्रक्रिया पर निम्नलिखित प्रभाव डाल सकता है:

• तेजी से स्वीकृतियां - विक्रेताओं को एक सुव्यवस्थित प्रक्रिया का अनुभव होता है, उत्पाद सूची से अनुमोदन तक एक घंटे से भी कम समय में पहुंच जाता है, जिससे निराशाजनक देरी समाप्त हो जाती है
• बेहतर उत्पाद सूचीकरण वेग - स्वचालित होने पर, आपका ईकॉमर्स बाज़ार उत्पाद सूची में वृद्धि देखता है, जिससे उपभोक्ताओं को नवीनतम माल तक लगभग तुरंत पहुँच मिलती है
• भविष्य प्रूफिंग - अत्याधुनिक एआई को अपनाकर, आप बाजार की उभरती मांगों को पूरा करने के लिए तैयार एक दूरंदेशी मंच के रूप में अपनी स्थिति सुरक्षित कर लेते हैं।
• नवोन्मेष - यह समाधान टीमों को सांसारिक कार्यों से मुक्त करता है, जिससे उन्हें उच्च-मूल्य वाले काम पर ध्यान केंद्रित करने और नवाचार की संस्कृति को बढ़ावा देने की अनुमति मिलती है

समाधान अवलोकन

इससे पहले कि हम तकनीकी विवरणों में उतरें, आइए इस समाधान की पेशकश का उच्च-स्तरीय पूर्वावलोकन देखें। यह समाधान आपको अपने ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म के लिए उत्पाद विवरण बनाने और प्रबंधित करने की अनुमति देगा। यह आपके प्लेटफ़ॉर्म को निम्नलिखित के लिए सशक्त बनाता है:

• पाठ से विवरण उत्पन्न करें - जेनरेटिव एआई की शक्ति के साथ, अमेज़ॅन बेडरॉक सादे पाठ विवरणों को ज्वलंत, सूचनात्मक और मनोरम उत्पाद विवरणों में बदल सकता है।
• शिल्प चित्र - टेक्स्ट से परे, यह ऐसी छवियां भी तैयार कर सकता है जो उत्पाद विवरण के साथ पूरी तरह से मेल खाती हैं, जो आपकी लिस्टिंग की दृश्य अपील को बढ़ाती हैं।
• मौजूदा सामग्री को बढ़ाएँ – क्या आपके पास मौजूदा उत्पाद विवरण हैं जिनके लिए नए परिप्रेक्ष्य की आवश्यकता है? अमेज़ॅन बेडरॉक आपकी वर्तमान सामग्री ले सकता है और इसे और भी अधिक आकर्षक और आकर्षक बना सकता है।

यह समाधान में उपलब्ध है AWS सॉल्यूशंस लाइब्रेरी. हमने संलग्न में विस्तृत निर्देश दिए हैं README फ़ाइल. README फ़ाइल में आवश्यकताओं से लेकर परिनियोजन दिशानिर्देशों तक, आरंभ करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी शामिल है।

सिस्टम आर्किटेक्चर में कई मुख्य घटक शामिल हैं:

• यूआई पोर्टल - यह उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस (यूआई) है जिसे विक्रेताओं के लिए उत्पाद छवियां अपलोड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• अमेज़ॅन रेकग्निशन - अमेज़ॅन रेकग्निशन एक छवि विश्लेषण सेवा है जो छवियों में वस्तुओं, पाठ और लेबल का पता लगाती है।
• अमेज़ॅन बेडरॉक - अमेज़ॅन बेडरॉक में फाउंडेशन मॉडल उत्पाद विवरण उत्पन्न करने के लिए अमेज़ॅन रिकॉग्निशन द्वारा पहचाने गए लेबल का उपयोग करते हैं।
• AWS लाम्बा - AWS लाम्बा प्रसंस्करण के लिए सर्वर रहित गणना प्रदान करता है।
• उत्पाद डेटाबेस - केंद्रीय भंडार विक्रेता के उत्पादों, छवियों, लेबलों और उत्पन्न विवरणों को संग्रहीत करता है। यह आपकी पसंद का कोई भी डेटाबेस हो सकता है। ध्यान दें कि इस समाधान में, सारा भंडारण यूआई में है।
• व्यवस्थापक पोर्टल - यह पोर्टल सुचारू संचालन सुनिश्चित करते हुए सिस्टम और उत्पाद लिस्टिंग की निगरानी प्रदान करता है। यह समाधान का हिस्सा नहीं है; हमने इसे समझने के लिए जोड़ा है।

निम्नलिखित चित्र सिस्टम के भीतर डेटा के प्रवाह और इंटरैक्शन को दर्शाता है

वर्कफ़्लो में निम्न चरण शामिल हैं:

1. क्लाइंट Amazon API गेटवे REST API के लिए अनुरोध शुरू करता है।
2. अमेज़ॅन एपीआई गेटवे प्रॉक्सी एकीकरण के माध्यम से एडब्ल्यूएस लैम्ब्डा को अनुरोध भेजता है।
3. उत्पाद छवि इनपुट पर काम करते समय, AWS लैम्ब्डा छवि में वस्तुओं का पता लगाने के लिए अमेज़ॅन रिकॉग्निशन को कॉल करता है।
4. AWS लैम्ब्डा उत्पाद विवरण उत्पन्न करने के लिए अमेज़ॅन बेडरॉक द्वारा होस्ट किए गए एलएलएम, जैसे अमेज़ॅन टाइटन भाषा मॉडल, को कॉल करता है।
5. प्रतिक्रिया AWS लैम्ब्डा से Amazon API गेटवे तक वापस भेज दी जाती है।
6. अंत में, अमेज़ॅन एपीआई गेटवे से HTTP प्रतिक्रिया क्लाइंट को वापस कर दी जाती है।

उदाहरण उपयोग केस

कल्पना कीजिए कि एक विक्रेता जूते की उत्पाद छवि अपलोड करता है, और अमेज़ॅन रिकॉग्निशन "सफेद जूते," "स्नीकर," और "टिकाऊ" जैसी प्रमुख विशेषताओं की पहचान करता है। अमेज़ॅन बेडरॉक टाइटन एआई यह जानकारी लेता है और एक उत्पाद विवरण तैयार करता है, जैसे, “यहां उत्पाद फोटो के आधार पर कैनवास रनिंग शू के लिए एक मसौदा उत्पाद विवरण दिया गया है: कैनवास रनर का परिचय, आपकी सक्रिय जीवनशैली के लिए एकदम सही हल्का स्नीकर। इस रनिंग शू में स्टाइलिश, क्लासिक लुक के लिए चमड़े के लहजे के साथ ऊपरी हिस्से में सांस लेने योग्य कैनवास है। लेस-अप डिज़ाइन एक सुरक्षित फिट प्रदान करता है, जबकि गद्देदार जीभ और कॉलर आराम जोड़ते हैं। अंदर, एक हटाने योग्य गद्दीदार इनसोल आपके पैरों को सहारा देता है और आराम देता है। ईवीए मिडसोल प्रत्येक चरण के साथ झटके को अवशोषित करता है, जिससे थकान कम होती है। रबर आउटसोल में लचीले खांचे लचीलापन और कर्षण सुनिश्चित करते हैं। अपनी सरल, रेट्रो-प्रेरित शैली के साथ, कैनवस रनर वर्कआउट से लेकर रोजमर्रा के पहनने तक में सहजता से परिवर्तन करता है। चाहे आप काम कर रहे हों या मीलों दौड़ रहे हों, यह बहुमुखी स्नीकर आपको आराम और स्टाइल में आगे बढ़ाता रहेगा।

डिजाइन विवरण

आइए घटकों के बारे में अधिक विस्तार से जानें:

• प्रयोक्ता इंटरफ़ेस:
  • फ़्रंट एंड - विक्रेता पोर्टल का फ्रंट एंड विक्रेताओं को उत्पाद छवियां अपलोड करने और उत्पाद सूची प्रदर्शित करने की अनुमति देता है।
  • एपीआई कॉल - पोर्टल छवियों को संसाधित करने और विवरण उत्पन्न करने के लिए एपीआई के माध्यम से बैकएंड के साथ संचार करता है।
• अमेज़न मान्यता:
  • छवि विश्लेषण - एपीआई कॉल से ट्रिगर होकर, अमेज़ॅन रिकॉग्निशन छवियों का विश्लेषण करता है और ऑब्जेक्ट, टेक्स्ट और लेबल का पता लगाता है।
  • लेबल आउटपुट - यह विश्लेषण से प्राप्त लेबल डेटा को आउटपुट करता है।
• अमेज़ॅन बेडरॉक:
  • एनएलपी पाठ पीढ़ी - अमेज़ॅन बेडरॉक पाठ्य विवरण उत्पन्न करने के लिए अमेज़ॅन टाइटन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडल का उपयोग करता है।
  • लेबल एकीकरण - यह उत्पाद विवरण उत्पन्न करने के लिए इनपुट के रूप में अमेज़ॅन रिकॉग्निशन द्वारा पहचाने गए लेबल को लेता है।
  • शैली मिलान - अमेज़ॅन बेडरॉक अमेज़ॅन टाइटन मॉडल के लिए फाइन-ट्यूनिंग क्षमताएं प्रदान करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उत्पन्न विवरण प्लेटफ़ॉर्म की शैली से मेल खाते हों।
• एडब्ल्यूएस लैम्ब्डा:
  • प्रसंस्करण - लैम्ब्डा सेवाओं के लिए एपीआई कॉल को संभालता है।
• उत्पाद डेटाबेस:
  • लचीला डेटाबेस - उत्पाद डेटाबेस का चयन ग्राहकों की प्राथमिकताओं और आवश्यकताओं के आधार पर किया जाता है। ध्यान दें कि यह समाधान के भाग के रूप में प्रदान नहीं किया गया है।

अतिरिक्त क्षमताएं

यह समाधान केवल उत्पाद विवरण तैयार करने से कहीं आगे जाता है। यह दो और अविश्वसनीय विकल्प प्रदान करता है:

• पाठ से छवि और विवरण निर्माण - जेनरेटिव एआई की शक्ति के साथ, अमेज़ॅन बेडरॉक टेक्स्ट विवरण ले सकता है और विस्तृत उत्पाद विवरण के साथ संबंधित छवियां बना सकता है। क्षमता पर विचार करें:
  • पाठ से तुरंत उत्पादों की कल्पना करना।
  • बड़े कैटलॉग के लिए स्वचालित छवि निर्माण।
  • समृद्ध दृश्यों के साथ ग्राहक अनुभव को बढ़ाना।
  • सामग्री निर्माण का समय और लागत कम करना।
• विवरण संवर्द्धन - यदि आपके पास पहले से ही मौजूदा उत्पाद विवरण हैं, तो अमेज़ॅन बेडरॉक उन्हें बढ़ा सकता है। बस टेक्स्ट और संकेत प्रदान करें, और अमेज़ॅन बेडरॉक कुशलतापूर्वक सामग्री को बढ़ाएगा और समृद्ध करेगा, इसे आपके ग्राहकों के लिए अत्यधिक लुभावना और आकर्षक बना देगा।

निष्कर्ष

ईकॉमर्स की अत्यधिक प्रतिस्पर्धी दुनिया में, नवाचार में सबसे आगे रहना अत्यावश्यक है। अमेज़ॅन बेडरॉक अपने उत्पाद सामग्री को बढ़ाने, अपनी लिस्टिंग प्रक्रिया को अनुकूलित करने और बिक्री बढ़ाने की चाहत रखने वाले ई-रिटेलर्स के लिए एक परिवर्तनकारी क्षमता प्रदान करता है। एआई-जनित उत्पाद विवरण की शक्ति के साथ, व्यवसाय सम्मोहक, सूचनात्मक और सांस्कृतिक रूप से प्रासंगिक सामग्री बना सकते हैं जो ग्राहकों के साथ गहराई से जुड़ती है। ईकॉमर्स का भविष्य आ गया है, और यह अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ मशीन लर्निंग द्वारा संचालित है।

क्या आप AI-संचालित उत्पाद विवरण की पूरी क्षमता का उपयोग करने के लिए तैयार हैं? अपने ईकॉमर्स प्लेटफॉर्म में क्रांति लाने की दिशा में अगला कदम उठाएं। दौरा करना AWS सॉल्यूशंस लाइब्रेरी और पता लगाएं कि अमेज़ॅन बेडरॉक आपके उत्पाद विवरण को कैसे बदल सकता है, आपकी प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर सकता है और आपकी बिक्री को बढ़ा सकता है। अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ अपने ईकॉमर्स को सुपरचार्ज करने का समय आ गया है!

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लेखक के बारे में

धवल शाह AWS में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं, जो मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता रखते हैं। डिजिटल देशी व्यवसायों पर मजबूत फोकस के साथ, वह ग्राहकों को AWS का लाभ उठाने और उनके व्यवसाय को बढ़ाने के लिए सशक्त बनाता है। एक एमएल उत्साही के रूप में, धवल सकारात्मक बदलाव लाने वाले प्रभावशाली समाधान बनाने के अपने जुनून से प्रेरित हैं। अपने ख़ाली समय में, वह यात्रा के प्रति अपने प्रेम में लिप्त रहते हैं और अपने परिवार के साथ गुणवत्तापूर्ण पल बिताते हैं।

डौग टिफ़न AWS में फैशन और परिधान के लिए वर्ल्ड वाइड सॉल्यूशन स्ट्रैटेजी के प्रमुख हैं। अपनी भूमिका में, डौग फैशन और परिधान अधिकारियों के साथ उनके लक्ष्यों को समझने और सर्वोत्तम समाधानों पर उनके साथ जुड़ने के लिए काम करता है। डौग के पास खुदरा क्षेत्र में 30 से अधिक वर्षों का अनुभव है, जिसमें कई व्यापारिक और प्रौद्योगिकी नेतृत्व भूमिकाएँ हैं। डौग के पास टेक्सास ए एंड एम विश्वविद्यालय से बीबीए है और वह ह्यूस्टन, टेक्सास में स्थित है।

निखिल शर्मा अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) में एक सॉल्यूशंस आर्किटेक्चर लीडर हैं, जहां वह और उनकी सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट्स की टीम एडब्ल्यूएस ग्राहकों को एडब्ल्यूएस क्लाउड प्रौद्योगिकियों और सेवाओं का उपयोग करके महत्वपूर्ण व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने में मदद करती है।

केविन बेल सिएटल स्थित AWS में एक सीनियर सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह लगभग 10 वर्षों से क्लाउड में चीज़ें बना रहा है। आप उसे GitHub पर @bellkev के रूप में ऑनलाइन पा सकते हैं।

निपुण चागरी बे एरिया, सीए में स्थित एक प्रिंसिपल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है। निपुण को अनुप्रयोगों को आधुनिक बनाने और उनके व्यावसायिक उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए सर्वर रहित तकनीक अपनाने में ग्राहकों की मदद करने का शौक है। उनका हालिया ध्यान डिजिटल परिवर्तन को सक्षम करने के लिए आधुनिक तकनीकों को अपनाने में संगठनों की सहायता करने पर रहा है। काम के अलावा, निपुण को वॉलीबॉल खेलने, खाना पकाने और अपने परिवार के साथ यात्रा करने में खुशी मिलती है।

मार्शल बंच AWS में एक सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है जो उत्तरी अमेरिकी ग्राहकों को क्लाउड में सुरक्षित, स्केलेबल और लागत प्रभावी वर्कलोड डिजाइन करने में मदद करता है। उनका जुनून सदियों पुरानी व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में है जहां डेटा और नवीनतम प्रौद्योगिकियां नए समाधान सक्षम करती हैं। अपनी व्यावसायिक गतिविधियों से परे, मार्शल को कोलोराडो के खूबसूरत रॉकी पर्वतों में लंबी पैदल यात्रा और शिविर लगाना पसंद है।

अल्ताफ दाऊदजी एक सॉल्यूशन आर्किटेक्ट लीडर है जो अमेज़ॅन वेब सर्विस (एडब्ल्यूएस) में डिजिटल नेटिव बिजनेस (डीएनबी) सेगमेंट में एडटेक ग्राहकों का समर्थन करता है। उनके पास प्रौद्योगिकी में 20 वर्षों से अधिक का अनुभव है और एनालिटिक्स में गहरी विशेषज्ञता है। वह AWS क्लाउड का लाभ उठाकर अपने ग्राहकों के लिए सफल व्यावसायिक परिणाम लाने में मदद करने को लेकर उत्साहित हैं।

स्कॉट बेल 25+ वर्षों के प्रौद्योगिकी प्रबंधन अनुभव के साथ एक गतिशील नेता और प्रर्वतक हैं। उन्हें वैश्विक उपयोगकर्ताओं और व्यवसायों की चुनौतियों का सामना करने के लिए प्रौद्योगिकी प्रदान करने वाली टीमों का नेतृत्व करने और उन्हें विकसित करने का शौक है। उनके पास अग्रणी प्रौद्योगिकी टीमों में व्यापक अनुभव है जो 35+ भाषाओं का समर्थन करने वाले वैश्विक प्रौद्योगिकी समाधान प्रदान करते हैं। जिस तरह से एआई और जेनेरेटिव एआई व्यवसायों को बदलते हैं और जिस तरह से वे ग्राहकों की वर्तमान अधूरी जरूरतों का समर्थन करते हैं, उन्हें लेकर भी वह भावुक हैं।

सचिन शेट्टी AWS में प्रधान ग्राहक समाधान प्रबंधक हैं। वह उद्यमों को सफल होने में मदद करने और क्लाउड अपनाने से महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त करने, बुनियादी प्रवास से लेकर लोगों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी में बड़े पैमाने पर क्लाउड परिवर्तन तक सब कुछ चलाने के लिए उत्साहित हैं। AWS में शामिल होने से पहले, सचिन ने 12 वर्षों से अधिक समय तक एक सॉफ्टवेयर डेवलपर के रूप में काम किया और स्वास्थ्य देखभाल, वित्तीय सेवाओं, खुदरा और बीमा में प्रौद्योगिकी वितरण और परिवर्तन के लिए कई वरिष्ठ नेतृत्व पदों पर कार्य किया। उनके पास एक्जीक्यूटिव एमबीए और मैकेनिकल इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री है।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/