आज, हम तीन लॉन्च की घोषणा करते हुए उत्साहित हैं जो आपको व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करेंगे अमेज़न निजीकृत और जनरेटिव एआई। चाहे आप एक प्रबंधित समाधान की तलाश में हों या अपना खुद का निर्माण कर रहे हों, आप अपनी यात्रा को सशक्त बनाने के लिए इन नई क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं।
अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ एक पूरी तरह से प्रबंधित मशीन लर्निंग (एमएल) सेवा है जो डेवलपर्स के लिए अपने उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करना आसान बनाती है। यह आपको किसी एमएल विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना, वेबसाइटों, एप्लिकेशन और लक्षित विपणन अभियानों में वैयक्तिकृत उत्पाद और सामग्री अनुशंसाओं को सशक्त बनाकर ग्राहक जुड़ाव में सुधार करने में सक्षम बनाता है। का उपयोग करते हुए व्यंजनों (विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए तैयार एल्गोरिदम) अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ द्वारा प्रदान किया गया, आप "आपके लिए अनुशंसा", "अक्सर एक साथ खरीदा गया", अगले सर्वोत्तम कार्यों पर मार्गदर्शन और उपयोगकर्ता विभाजन के साथ लक्षित विपणन अभियान जैसे विविध वैयक्तिकरण अनुभव प्रदान कर सकते हैं।
जेनरेटिव एआई उद्यमों के व्यवसाय करने के तरीके को तेजी से बदल रहा है। गार्टनर भविष्यवाणी की गई है कि "2026 तक, 80% से अधिक उद्यमों ने जेनरेटिव एआई एपीआई या मॉडल का उपयोग किया होगा, या उत्पादन वातावरण में जेनेरेटिव एआई-सक्षम अनुप्रयोगों को तैनात किया होगा, 5 में 2023% से भी कम।" जबकि जेनरेटिव एआई तेजी से सामग्री बना सकता है, व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की लगातार बदलती और सूक्ष्म प्राथमिकताओं के अनुकूल अनुकूलन के उच्च स्तर प्रदान करने के लिए यह अकेले पर्याप्त नहीं है। कई कंपनियां अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ और जेनरेटिव एआई का उपयोग करके उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए सक्रिय रूप से समाधान तलाश रही हैं।
फॉक्स कॉर्पोरेशन (फॉक्स) समाचार, खेल और मनोरंजन सामग्री का उत्पादन और वितरण करता है।
“हम अपने उपयोगकर्ताओं को हाइपर-वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करने के लिए अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ के साथ जेनरेटिव एआई को एकीकृत कर रहे हैं। अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ ने हमें सामग्री अनुकूलन में उच्च स्तर के स्वचालन हासिल करने में मदद की है। उदाहरण के लिए, फ़ॉक्स स्पोर्ट्स ने लागू होने पर इवेंट के बाद शुरू होने वाली दर्शकों की संख्या में 400% की वृद्धि का अनुभव किया। अब, हम अपने कंटेंट संपादकों को थीम आधारित संग्रह तैयार करने में मदद करने के लिए अपनी पाइपलाइन में अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ जेनरेटिव एआई को बढ़ा रहे हैं। हम अपने उपयोगकर्ताओं के लिए उन संग्रहों को और अधिक वैयक्तिकृत करने के लिए अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंटेंट जेनरेटर और लैंगचेन पर पर्सनलाइज़ जैसी सुविधाओं की खोज करने के लिए तत्पर हैं।
- डेरिल बोडेन, टेक्नोलॉजी प्लेटफॉर्म के कार्यकारी उपाध्यक्ष।
सिफ़ारिशों को और अधिक आकर्षक बनाने के लिए अमेज़न पर्सनलाइज़ कंटेंट जेनरेटर की घोषणा कर रहा हूँ
अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ ने कंटेंट जेनरेटर लॉन्च किया है, जो एक नई जेनरेटिव एआई-संचालित क्षमता है जो कंपनियों को अनुशंसित वस्तुओं के बीच विषयगत कनेक्शन की पहचान करके सिफारिशों को और अधिक आकर्षक बनाने में मदद करती है। यह क्षमता अनुशंसा अनुभव को मानक वाक्यांशों जैसे "जिन लोगों ने इसे खरीदा है, उन्होंने भी खरीदा..." से आगे बढ़कर नाश्ता भोजन संग्रह के लिए "राइज एंड शाइन" जैसी अधिक आकर्षक टैगलाइन तक बढ़ा सकती है, जो उपयोगकर्ताओं को क्लिक करने और खरीदारी करने के लिए लुभाती है।
अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंटेंट जेनरेटर के प्रभाव को विस्तार से जानने के लिए, आइए दो उदाहरण देखें।
केस 1 का उपयोग करें: मूवी संग्रह के लिए हिंडोला शीर्षक
A सूक्ष्म शैली फिल्म, संगीत या मीडिया के अन्य रूपों की व्यापक शैली के भीतर एक विशेष उपश्रेणी है। स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म दर्शकों या श्रोताओं को उनके विशिष्ट स्वाद और रुचियों के अनुरूप सामग्री खोजने की अनुमति देकर उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए सूक्ष्म-शैलियों का उपयोग करते हैं। सूक्ष्म-शैलियों के साथ मीडिया सामग्री की अनुशंसा करके, स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म विविध प्राथमिकताओं को पूरा करते हैं, अंततः उपयोगकर्ता की व्यस्तता और संतुष्टि को बढ़ाते हैं।
अब आप सूक्ष्म-शैली संग्रहों के लिए हिंडोला शीर्षक बनाने के लिए अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंटेंट जेनरेटर का उपयोग कर सकते हैं। सबसे पहले, प्रशिक्षण के लिए उपयोगकर्ताओं के इंटरैक्शन और आइटम के अपने डेटासेट को अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ में आयात करें। आप की एक सूची अपलोड करें itemId
आपके बीज आइटम के रूप में मान। इसके बाद, एक बैच अनुमान कार्य चयन बनाएं सामग्री जेनरेटर के साथ थीम आधारित अनुशंसाएँ अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंसोल या सेटिंग पर batch-inference-job-mode
सेवा मेरे THEME_GENERATION
एपीआई कॉन्फ़िगरेशन में।
बैच अनुमान आउटपुट के रूप में, आपको समान वस्तुओं का एक सेट और प्रत्येक बीज आइटम के लिए एक थीम मिलेगी। हम आइटम-थीम प्रासंगिकता स्कोर भी प्रदान करते हैं जिनका उपयोग आप केवल उन आइटम को दिखाने के लिए सीमा निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं जो विषय से दृढ़ता से संबंधित हैं। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट आउटपुट का एक उदाहरण दिखाता है:
इसके बाद आप अनुशंसाओं को अधिक आकर्षक बनाने के लिए सामान्य वाक्यांश "मोर लाइक एक्स" को अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंटेंट जेनरेटर के आउटपुट थीम से बदल सकते हैं।
केस 2 का उपयोग करें: मार्केटिंग ईमेल के लिए विषय पंक्तियाँ
ईमेल मार्केटिंग, हालांकि लागत प्रभावी है, अक्सर कम खुली दरों और उच्च सदस्यता समाप्त दरों के साथ संघर्ष करती है। किसी ईमेल को खोलने का निर्णय इस बात पर निर्भर करता है कि विषय पंक्ति कितनी आकर्षक है, क्योंकि यह पहली चीज़ है जिसे प्राप्तकर्ता प्रेषक के नाम के साथ देखते हैं। हालाँकि, आकर्षक विषय पंक्तियों की स्क्रिप्टिंग अक्सर थकाऊ और समय लेने वाली हो सकती है।
अब अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंटेंट जेनरेटर के साथ, आप ईमेल बॉडी में अधिक कुशलता से सम्मोहक विषय पंक्तियाँ या हेडलाइन बना सकते हैं, और अपने ईमेल अभियानों को और अधिक निजीकृत कर सकते हैं। आप पिछले उपयोग के मामले की तरह डेटा अंतर्ग्रहण, प्रशिक्षण और बैच अनुमान कार्य बनाने की उसी प्रक्रिया का पालन करते हैं। निम्नलिखित एक मार्केटिंग ईमेल का एक उदाहरण है जिसमें कंटेंट जेनरेटर का उपयोग करके अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ से आउटपुट शामिल है, जिसमें अनुशंसित वस्तुओं का एक सेट और एक जेनरेट की गई विषय पंक्ति शामिल है:
ये उदाहरण दिखाते हैं कि कैसे अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंटेंट जेनरेटर आपको अधिक आकर्षक ब्राउज़िंग अनुभव या अधिक प्रभावी मार्केटिंग अभियान बनाने में सहायता कर सकता है। अधिक विस्तृत निर्देशों के लिए, देखें थीम आधारित बैच अनुशंसाएँ.
लैंगचेन फ्रेमवर्क के साथ अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ को सहजता से एकीकृत करने के लिए लैंगचेन एकीकरण की घोषणा
लैंगचैन एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के साथ एकीकरण की अनुमति देता है। एलएलएम आम तौर पर बहुमुखी होते हैं लेकिन उन डोमेन-विशिष्ट कार्यों में संघर्ष कर सकते हैं जहां गहन संदर्भ और सूक्ष्म प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है। लैंगचेन ऐसे परिदृश्यों में डेवलपर्स को उनके विशिष्ट जेनरेटिव एआई कार्यों के लिए मॉड्यूल (एजेंट/चेन) बनाने का अधिकार देता है। वे अलग-अलग समाधानों के लिए एलएलएम संकेतों को कनेक्ट और चेन करके एलएलएम में संदर्भ और मेमोरी भी पेश कर सकते हैं बक्सों का इस्तेमाल करें.
हम लैंगचेन एकीकरण लॉन्च करने के लिए उत्साहित हैं। इस नई क्षमता के साथ, बिल्डर्स अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ को जेनेरिक एआई समाधानों के साथ सहजता से एकीकृत करने के लिए लैंगचेन पर अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कस्टम श्रृंखला का उपयोग कर सकते हैं। जेनरेटिव एआई समाधानों में वैयक्तिकृत स्पर्श जोड़ने से आपको अंतिम-उपयोगकर्ताओं के साथ अधिक अनुकूलित और प्रासंगिक इंटरैक्शन बनाने में मदद मिलती है। निम्नलिखित कोड स्निपेट दर्शाता है कि आप अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ को कैसे लागू कर सकते हैं, किसी अभियान या अनुशंसाकर्ता के लिए अनुशंसाएँ पुनः प्राप्त कर सकते हैं, और इसे लैंगचेन पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर अपने जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों में निर्बाध रूप से फ़ीड कर सकते हैं। आप इसके लिए भी इसका उपयोग कर सकते हैं अनुक्रमिक जंजीरें.
आप इस क्षमता का उपयोग वैयक्तिकृत विपणन प्रतियां तैयार करने, अनुशंसित सामग्री के लिए संक्षिप्त सारांश तैयार करने, चैटबॉट्स में उत्पादों या सामग्री की अनुशंसा करने और अपनी रचनात्मकता के साथ अगली पीढ़ी के ग्राहक अनुभव बनाने के लिए कर सकते हैं।
अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ अब आपको जेनरेटिव एआई वर्कफ़्लो को बेहतर बनाने के लिए अनुमान प्रतिक्रिया में मेटाडेटा वापस करने में सक्षम बनाता है
अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ अब अनुमान आउटपुट के हिस्से के रूप में रिटर्न आइटम मेटाडेटा को सक्षम करके आपके जेनरेटिव एआई वर्कफ़्लो को बेहतर बनाता है। मेटाडेटा के साथ अनुशंसाएँ प्राप्त करना एलएलएम को अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करना अधिक सुविधाजनक बनाता है। यह अतिरिक्त संदर्भ, जैसे कि शैली और उत्पाद विवरण, मॉडलों को अधिक प्रासंगिक सामग्री उत्पन्न करने के लिए आइटम विशेषताओं की गहरी समझ हासिल करने में मदद कर सकता है।
अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ दोनों के लिए इस क्षमता का समर्थन करता है कस्टम व्यंजन और डोमेन अनुकूलित अनुशंसाकर्ता. अभियान या अनुशंसाकर्ता बनाते समय, आप अनुशंसा परिणामों के साथ मेटाडेटा वापस करने का विकल्प सक्षम कर सकते हैं, या अभियान या अनुशंसाकर्ता को अपडेट करके सेटिंग समायोजित कर सकते हैं। आप अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ एपीआई या अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ कंसोल के माध्यम से, एक अनुमान कॉल के दौरान मेटाडेटा वापस करने के लिए अधिकतम 10 मेटाडेटा फ़ील्ड और 50 अनुशंसा परिणामों का चयन कर सकते हैं।
निम्नलिखित एपीआई में एक उदाहरण है:
निष्कर्ष
AWS में, हम अपने ग्राहकों की ओर से लगातार नवप्रवर्तन कर रहे हैं। अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ और अमेज़ॅन बेडरॉक द्वारा संचालित इन नए लॉन्च को पेश करके, हम बिल्डर और उपयोगकर्ता अनुभव के हर पहलू को समृद्ध करेंगे, दक्षता और अंतिम-उपयोगकर्ता संतुष्टि को बढ़ाएंगे। इस पोस्ट में चर्चा की गई क्षमताओं के बारे में अधिक जानने के लिए देखें अमेज़ॅन वैयक्तिकृत सुविधाएँ और अमेज़न वैयक्तिकृत डेवलपर गाइड.
लेखक के बारे में
जिंगवेन हू अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ टीम में AWS AI/ML के साथ काम करने वाले एक वरिष्ठ तकनीकी उत्पाद प्रबंधक हैं। अपने खाली समय में, वह यात्रा करना और स्थानीय भोजन तलाशना पसंद करती हैं।
प्रणव अग्रवाल एडब्ल्यूएस एआई/एमएल के साथ एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं और बड़े पैमाने पर सॉफ्टवेयर सिस्टम की वास्तुकला और एआई-संचालित अनुशंसा प्रणाली के निर्माण पर काम करते हैं। काम के अलावा, उसे पढ़ना, दौड़ना और आइस-स्केटिंग करना पसंद है।
ऋषभ अग्रवाल एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं जो AWS में AI सेवाओं पर काम कर रहे हैं। अपने खाली समय में, वह लंबी पैदल यात्रा, यात्रा और पढ़ना पसंद करते हैं।
आशीष लाल एक वरिष्ठ उत्पाद विपणन प्रबंधक हैं जो AWS में AI सेवाओं के लिए उत्पाद विपणन का नेतृत्व करते हैं। उनके पास 9 वर्षों का विपणन अनुभव है और उन्होंने बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण के लिए उत्पाद विपणन प्रयास का नेतृत्व किया है। उन्होंने वाशिंगटन विश्वविद्यालय से बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन में स्नातकोत्तर की उपाधि प्राप्त की।
- 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/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
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- सम्बंधित
- प्रासंगिकता
- प्रासंगिक
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- प्रतिक्रिया
- प्रतिक्रियाएं
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- सेवाएँ
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