Automatizzazione della generazione della descrizione del prodotto con Amazon Bedrock | Servizi Web di Amazon

Nell'odierno mondo dell'e-commerce in continua evoluzione, l'influenza di una descrizione del prodotto convincente non può essere sopravvalutata. Può essere il fattore decisivo che trasforma un potenziale visitatore in un cliente pagante o lo spinge a cliccare sul sito di un concorrente. La creazione manuale di queste descrizioni per una vasta gamma di prodotti è un processo ad alta intensità di manodopera e può rallentare la velocità della nuova innovazione. Qui è dove Roccia Amazzonica con le sue capacità di intelligenza artificiale generativa interviene per rimodellare il gioco. In questo post, approfondiamo il modo in cui Amazon Bedrock sta trasformando il processo di generazione della descrizione del prodotto, consentendo ai rivenditori online di ampliare in modo efficiente le proprie attività risparmiando tempo e risorse preziose.

Sfruttare il potere dell’intelligenza artificiale generativa nel commercio al dettaglio

L’intelligenza artificiale generativa ha catturato l’attenzione dei consigli di amministrazione e degli amministratori delegati di tutto il mondo, spingendoli a chiedersi: “Come possiamo sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per il nostro business?” Una delle applicazioni più promettenti dell’intelligenza artificiale generativa nell’e-commerce è il suo utilizzo per creare descrizioni di prodotti. I rivenditori e i marchi hanno investito risorse significative nel testare e valutare le descrizioni più efficaci e l’intelligenza artificiale generativa eccelle in quest’area.

Creare descrizioni di prodotto accattivanti e informative per un vasto catalogo è un compito colossale, soprattutto per le piattaforme di e-commerce globali. La traduzione manuale e l'adattamento delle descrizioni dei prodotti per ciascun mercato richiedono tempo e risorse. Ciò si traduce in descrizioni generiche o incomplete, con conseguente riduzione delle vendite e della soddisfazione del cliente.

La potenza di Amazon Bedrock: descrizioni dei prodotti generate dall'intelligenza artificiale

Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che semplifica lo sviluppo di intelligenza artificiale generativa, offrendo modelli di base (FM) ad alte prestazioni di aziende leader nel settore dell'intelligenza artificiale come AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI e Amazon attraverso un'unica API. Fornisce una serie completa di funzionalità per la creazione di applicazioni di intelligenza artificiale generativa garantendo al tempo stesso il mantenimento della privacy e della sicurezza. Con Amazon Bedrock, puoi sperimentare vari FM e personalizzarli privatamente utilizzando tecniche come la messa a punto e il recupero della generazione aumentata (RAG). La piattaforma ti consente di creare agenti gestiti per attività aziendali complesse senza la necessità di codifica, come prenotare viaggi, elaborare richieste di indennizzi assicurativi, creare campagne pubblicitarie e gestire l'inventario.

Ad esempio, le piattaforme di e-commerce possono inizialmente generare descrizioni di prodotto di base che includono dimensioni, colore e prezzo. Tuttavia, la flessibilità di Amazon Bedrock consente di perfezionare queste descrizioni per incorporare le recensioni dei clienti, integrare il linguaggio specifico del marchio ed evidenziare caratteristiche specifiche del prodotto, ottenendo descrizioni su misura che risuonano con il pubblico di destinazione. Inoltre, Amazon Bedrock offre l'accesso ai modelli di base di Amazon e delle principali startup di intelligenza artificiale attraverso un'API intuitiva, rendendo l'intero processo semplice ed efficiente.

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale può avere il seguente impatto sul processo di descrizione del prodotto:

• Approvazioni più rapide – I fornitori sperimentano un processo semplificato, passando dall'elenco dei prodotti all'approvazione in meno di un'ora, eliminando ritardi frustranti
• Velocità di elenco dei prodotti migliorata – Una volta automatizzato, il tuo marketplace di e-commerce registra un aumento delle schede di prodotto, offrendo ai consumatori l'accesso alle ultime novità quasi istantaneamente
• A prova di futuro – Abbracciando l’intelligenza artificiale all’avanguardia, garantisci la tua posizione come piattaforma lungimirante pronta a soddisfare le richieste del mercato in evoluzione
• Innovazione – Questa soluzione libera i team da compiti banali, consentendo loro di concentrarsi su lavori di maggior valore e promuovendo una cultura dell’innovazione

Panoramica della soluzione

Prima di immergerci nei dettagli tecnici, vediamo l'anteprima ad alto livello di ciò che offre questa soluzione. Questa soluzione ti consentirà di creare e gestire le descrizioni dei prodotti per la tua piattaforma di e-commerce. Permette alla tua piattaforma di:

• Genera descrizioni dal testo – Grazie alla potenza dell'intelligenza artificiale generativa, Amazon Bedrock può convertire descrizioni di testo semplice in descrizioni di prodotto vivide, informative e accattivanti.
• Immagini artigianali – Oltre al testo, può anche creare immagini che si allineano perfettamente con le descrizioni dei prodotti, migliorando l'attrattiva visiva delle tue inserzioni.
• Migliora i contenuti esistenti – Avete descrizioni di prodotti esistenti che necessitano di una nuova prospettiva? Amazon Bedrock può prendere i tuoi contenuti attuali e renderli ancora più avvincenti e coinvolgenti.

Questa soluzione è disponibile in Libreria di soluzioni AWS. Abbiamo fornito istruzioni dettagliate nella documentazione di accompagnamento File README. Il file README contiene tutte le informazioni necessarie per iniziare, dai requisiti alle linee guida per la distribuzione.

L'architettura del sistema comprende diversi componenti principali:

• Portale dell'interfaccia utente – Questa è l'interfaccia utente (UI) progettata per consentire ai fornitori di caricare le immagini dei prodotti.
• Rekognition di Amazon - Rekognition di Amazon è un servizio di analisi delle immagini che rileva oggetti, testo ed etichette nelle immagini.
• Roccia Amazzonica – I modelli di fondazione in Amazon Bedrock utilizzano le etichette rilevate da Amazon Rekognition per generare descrizioni di prodotto.
• AWS Lambda - AWS Lambda fornisce elaborazione serverless per l'elaborazione.
• Database dei prodotti – Il repository centrale memorizza i prodotti del fornitore, le immagini, le etichette e le descrizioni generate. Potrebbe trattarsi di qualsiasi database di tua scelta. Tieni presente che in questa soluzione tutto lo spazio di archiviazione si trova nell'interfaccia utente.
• Portale di amministrazione – Questo portale fornisce la supervisione del sistema e degli elenchi dei prodotti, garantendo un funzionamento regolare. Questa non è parte della soluzione; l'abbiamo aggiunto per capire.

Il diagramma seguente illustra il flusso di dati e le interazioni all'interno del sistema

Il flusso di lavoro include i seguenti passaggi:

1. Il client avvia una richiesta all'API REST di Amazon API Gateway.
2. Amazon API Gateway passa la richiesta ad AWS Lambda tramite un'integrazione proxy.
3. Quando si opera sugli input dell'immagine del prodotto, AWS Lambda chiama Amazon Rekognition per rilevare gli oggetti nell'immagine.
4. AWS Lambda chiama LLM ospitati da Amazon Bedrock, come i modelli linguistici Amazon Titan, per generare descrizioni di prodotto.
5. La risposta viene restituita da AWS Lambda ad Amazon API Gateway.
6. Infine, la risposta HTTP di Amazon API Gateway viene restituita al client.

Caso d'uso di esempio

Immagina che un venditore carichi un'immagine di prodotto di scarpe e Amazon Rekognition identifichi attributi chiave come "scarpe bianche", "scarpe da ginnastica" e "durevoli". L'intelligenza artificiale di Amazon Bedrock Titan prende queste informazioni e genera una descrizione del prodotto come: "Ecco una bozza di descrizione del prodotto per una scarpa da corsa in tela basata sulla foto del prodotto: Ti presentiamo Canvas Runner, la sneaker leggera perfetta per il tuo stile di vita attivo. Questa scarpa da corsa presenta una tomaia in tela traspirante con dettagli in pelle per un look classico ed elegante. Il design con lacci offre una vestibilità sicura, mentre la linguetta e il colletto imbottiti aggiungono comfort. All'interno, una soletta imbottita rimovibile sostiene e conforta i tuoi piedi. L'intersuola in EVA assorbe gli urti ad ogni passo, riducendo l'affaticamento. Le scanalature flessibili nella suola in gomma garantiscono flessibilità e trazione. Con il suo stile semplice e di ispirazione retrò, il Canvas Runner passa senza problemi dall'allenamento all'uso quotidiano. Che tu stia facendo commissioni o correndo per chilometri, questa sneaker versatile ti farà muovere con comfort e stile.

Dettagli di design

Esploriamo i componenti più nel dettaglio:

• Interfaccia utente:
  • Fine frontale – Il front-end del portale dei fornitori consente ai venditori di caricare immagini di prodotti e visualizzare elenchi di prodotti.
  • Chiamate API – Il portale comunica con il backend tramite API per elaborare immagini e generare descrizioni.
• Riconoscimento Amazon:
  • Analisi delle immagini – Attivato dalle chiamate API, Amazon Rekognition analizza le immagini e rileva oggetti, testo ed etichette.
  • Uscita etichetta – Fornisce i dati dell'etichetta derivati ​​dall'analisi.
• Base rocciosa dell'Amazzonia:
  • Generazione di testi PNL – Amazon Bedrock utilizza il modello di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) di Amazon Titan per generare descrizioni testuali.
  • Integrazione dell'etichetta – Prende le etichette rilevate da Amazon Rekognition come input per generare le descrizioni dei prodotti.
  • Abbinamento di stile – Amazon Bedrock fornisce funzionalità di ottimizzazione per i modelli Amazon Titan per garantire che le descrizioni generate corrispondano allo stile della piattaforma.
• AWSLambda:
  • Processando – Lambda gestisce le chiamate API ai servizi.
• Database del prodotto:
  • Banca dati flessibile – Il database dei prodotti viene scelto in base alle preferenze e ai requisiti del cliente. Tieni presente che questo non è fornito come parte della soluzione.

Funzionalità aggiuntive

Questa soluzione va oltre la semplice generazione delle descrizioni dei prodotti. Offre altre due incredibili opzioni:

• Generazione di immagini e descrizioni dal testo – Grazie alla potenza dell'intelligenza artificiale generativa, Amazon Bedrock può acquisire descrizioni di testo e creare immagini corrispondenti insieme a descrizioni dettagliate dei prodotti. Considera il potenziale:
  • Visualizzazione istantanea dei prodotti dal testo.
  • Automatizzazione della creazione di immagini per cataloghi di grandi dimensioni.
  • Migliorare l'esperienza del cliente con immagini ricche.
  • Riduzione dei tempi e dei costi di creazione dei contenuti.
• Miglioramento della descrizione – Se disponi già di descrizioni di prodotti esistenti, Amazon Bedrock può migliorarle. Fornisci semplicemente il testo e la richiesta e Amazon Bedrock migliorerà e arricchirà abilmente il contenuto, rendendolo estremamente accattivante e coinvolgente per i tuoi clienti.

Conclusione

Nel mondo altamente competitivo dell’e-commerce, rimanere all’avanguardia nell’innovazione è fondamentale. Amazon Bedrock offre una capacità di trasformazione per i rivenditori online che desiderano migliorare il contenuto dei propri prodotti, ottimizzare il processo di inserzione e incentivare le vendite. Grazie alla potenza delle descrizioni dei prodotti generate dall'intelligenza artificiale, le aziende possono creare contenuti accattivanti, informativi e culturalmente rilevanti che abbiano una profonda risonanza con i clienti. Il futuro dell'e-commerce è arrivato ed è guidato dall'apprendimento automatico con Amazon Bedrock.

Sei pronto a sfruttare tutto il potenziale delle descrizioni dei prodotti basate sull'intelligenza artificiale? Fai il passo successivo per rivoluzionare la tua piattaforma di e-commerce. Visitare il Libreria di soluzioni AWS ed esplora come Amazon Bedrock può trasformare le descrizioni dei tuoi prodotti, semplificare i processi e aumentare le vendite. È ora di potenziare il tuo e-commerce con Amazon Bedrock!

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Informazioni sugli autori

Dhaval Shah è un Senior Solutions Architect presso AWS, specializzato in Machine Learning. Con una forte attenzione alle attività native digitali, consente ai clienti di sfruttare AWS e promuovere la crescita del proprio business. In quanto appassionato di ML, Dhaval è guidato dalla sua passione per la creazione di soluzioni di grande impatto che apportano cambiamenti positivi. Nel tempo libero si abbandona al suo amore per i viaggi e apprezza i momenti di qualità con la sua famiglia.

Douglas Tiffan è il responsabile della strategia di soluzioni a livello mondiale per moda e abbigliamento presso AWS. Nel suo ruolo, Doug collabora con i dirigenti del settore moda e abbigliamento per comprendere i loro obiettivi e allinearsi con loro sulle soluzioni migliori. Doug ha oltre 30 anni di esperienza nella vendita al dettaglio, ricoprendo diversi ruoli di leadership nel merchandising e nella tecnologia. Doug ha conseguito un BBA presso la Texas A&M University e vive a Houston, in Texas.

Nikhil Sharma è Solutions Architecture Leader presso Amazon Web Services (AWS), dove lui e il suo team di Solutions Architect aiutano i clienti AWS a risolvere sfide aziendali critiche utilizzando le tecnologie e i servizi cloud AWS.

Kevin Bell è Sr. Solutions Architect presso AWS con sede a Seattle. Costruisce cose nel cloud da circa 10 anni. Puoi trovarlo online come @bellkev su GitHub.

Nipun Chagari è un Principal Solutions Architect con sede nella Bay Area, California. Nipun è entusiasta di aiutare i clienti ad adottare la tecnologia Serverless per modernizzare le applicazioni e raggiungere i propri obiettivi aziendali. Il suo obiettivo recente è stato quello di assistere le organizzazioni nell'adozione di tecnologie moderne per consentire la trasformazione digitale. Oltre al lavoro, Nipun trova gioia giocando a pallavolo, cucinando e viaggiando con la sua famiglia.

Il mazzo Marshall è un Solutions Architect presso AWS che aiuta i clienti nordamericani a progettare carichi di lavoro sicuri, scalabili ed economici nel cloud. La sua passione risiede nel risolvere antichi problemi aziendali in cui i dati e le tecnologie più recenti consentono soluzioni innovative. Oltre alle sue attività professionali, Marshall ama fare escursioni e campeggiare nelle splendide Montagne Rocciose del Colorado.

Altaaf Dawoodjee è un Solutions Architect Leader che supporta i clienti AdTech nel segmento Digital Native Business (DNB) presso Amazon Web Service (AWS). Ha oltre 20 anni di esperienza nella tecnologia e ha una profonda competenza nell'analisi. La sua passione è contribuire a ottenere risultati aziendali di successo per i suoi clienti sfruttando il cloud AWS.

Scott Bell è un leader dinamico e innovatore con oltre 25 anni di esperienza nella gestione della tecnologia. La sua passione è guidare e sviluppare team che forniscano tecnologia per affrontare le sfide degli utenti e delle aziende globali. Ha una vasta esperienza nei principali team tecnologici che forniscono soluzioni tecnologiche globali che supportano oltre 35 lingue. È inoltre appassionato del modo in cui l'intelligenza artificiale e l'intelligenza artificiale generativa trasformano le aziende e il modo in cui supportano le attuali esigenze non soddisfatte dei clienti.

Sachin Shetti è un Principal Customer Solution Manager presso AWS. La sua passione è aiutare le aziende ad avere successo e a ottenere vantaggi significativi dall'adozione del cloud, guidando tutto, dalla migrazione di base alla trasformazione del cloud su larga scala per persone, processi e tecnologia. Prima di entrare in AWS, Sachin ha lavorato come sviluppatore di software per oltre 12 anni e ha ricoperto diverse posizioni di leadership senior guidando la fornitura e la trasformazione della tecnologia nel settore sanitario, dei servizi finanziari, della vendita al dettaglio e delle assicurazioni. Ha un Executive MBA e una laurea in Ingegneria Meccanica.

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