오늘 우리는 다음을 통해 개인화된 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 되는 세 가지 출시를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 아마존 개인화 그리고 생성 AI. 관리형 솔루션을 찾고 있거나 직접 구축하려는 경우 이러한 새로운 기능을 사용하여 여정을 강화할 수 있습니다.
Amazon Personalize는 개발자가 사용자에게 개인화된 경험을 쉽게 제공할 수 있게 해주는 완전 관리형 기계 학습(ML) 서비스입니다. ML 전문 지식 없이도 웹사이트, 애플리케이션 및 타겟 마케팅 캠페인에서 개인화된 제품 및 콘텐츠 추천을 제공하여 고객 참여를 향상시킬 수 있습니다. 사용 조리법 Amazon Personalize에서 제공하는 (특정 사용 사례에 맞게 준비된 알고리즘) "추천", "자주 함께 구매하는", 차선책 안내, 사용자 세분화를 통한 타겟 마케팅 캠페인 등 다양한 개인화 경험을 제공할 수 있습니다.
생성적 AI(Generative AI)는 기업의 비즈니스 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 가트너 에서는 “2026년에는 80% 이상의 기업이 생성 AI API 또는 모델을 사용하거나 생산 환경에 생성 AI 지원 애플리케이션을 배포하게 될 것입니다. 이는 5년 2023% 미만에서 증가한 수치입니다.” 생성적 AI는 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있지만, 개인 사용자의 끊임없이 변화하고 미묘한 선호도에 적응할 수 있는 높은 수준의 개인화를 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 많은 기업이 Amazon Personalize 및 생성 AI를 사용하여 사용자 경험을 향상시키는 솔루션을 적극적으로 찾고 있습니다.
폭스 코퍼레이션 (FOX)는 뉴스, 스포츠, 엔터테인먼트 콘텐츠를 제작 및 배포합니다.
“우리는 사용자에게 초개인화된 경험을 제공하기 위해 생성 AI를 Amazon Personalize와 통합하고 있습니다. Amazon Personalize는 콘텐츠 사용자 정의에서 높은 수준의 자동화를 달성하는 데 도움이 되었습니다. 예를 들어, FOX Sports는 적용 시 이벤트 후 시작되는 시청률이 400% 증가했습니다. 이제 우리는 콘텐츠 편집자가 테마 컬렉션을 생성할 수 있도록 파이프라인에 Amazon Bedrock을 사용하여 생성 AI를 강화하고 있습니다. 우리는 Amazon Personalize Content Generator 및 Personalize on LangChain과 같은 기능을 탐색하여 사용자를 위해 해당 컬렉션을 더욱 개인화할 수 있기를 기대합니다.”
– Daryl Bowden, 기술 플랫폼 담당 부사장.
더욱 강력한 추천을 제공하는 Amazon Personalize Content Generator 발표
Amazon Personalize는 추천 항목 간의 주제별 연관성을 식별하여 기업이 더욱 매력적인 추천을 제공하는 데 도움이 되는 새로운 생성형 AI 기반 기능인 Content Generator를 출시했습니다. 이 기능은 추천 경험을 "이것을 구입한 사람들은 또한 구입했습니다..."와 같은 표준 문구를 넘어 아침 식사 음식 컬렉션에 대한 "Rise and Shine"과 같은 보다 매력적인 태그라인으로 향상시켜 사용자가 클릭하고 구매하도록 유도할 수 있습니다.
Amazon Personalize Content Generator의 영향을 자세히 살펴보기 위해 두 가지 예를 살펴보겠습니다.
사용 사례 1: 영화 컬렉션의 캐러셀 제목
A 마이크로 장르 더 넓은 장르의 영화, 음악 또는 기타 형태의 미디어 내의 전문 하위 카테고리입니다. 스트리밍 플랫폼은 마이크로 장르를 사용하여 시청자나 청취자가 자신의 특정 취향과 관심 사항에 맞는 콘텐츠를 찾을 수 있도록 함으로써 사용자 경험을 향상시킵니다. 스트리밍 플랫폼은 마이크로 장르의 미디어 콘텐츠를 추천함으로써 다양한 선호도를 충족시켜 궁극적으로 사용자 참여와 만족도를 높입니다.
이제 Amazon Personalize Content Generator를 사용하여 마이크로 장르 컬렉션에 대한 캐러셀 제목을 생성할 수 있습니다. 먼저, 훈련을 위해 사용자 상호 작용 및 항목의 데이터 세트를 Amazon Personalize로 가져옵니다. 당신은 목록을 업로드 itemId
당신의 씨앗 아이템으로 가치. 다음으로 다음을 선택하여 일괄 추론 작업을 만듭니다. 콘텐츠 생성기를 통한 테마 추천 Amazon Personalize 콘솔 또는 설정에서 batch-inference-job-mode
에 THEME_GENERATION
API 구성에서.
일괄 추론 출력으로 유사한 항목 세트와 각 시드 항목에 대한 테마를 얻게 됩니다. 또한 테마와 밀접하게 관련된 항목만 표시하도록 임계값을 설정하는 데 사용할 수 있는 항목-테마 관련성 점수도 제공합니다. 다음 스크린샷은 출력의 예를 보여줍니다.
그런 다음 "More like X"라는 일반 문구를 Amazon Personalize Content Generator의 출력 테마로 대체하여 권장 사항을 더욱 설득력 있게 만들 수 있습니다.
사용 사례 2: 마케팅 이메일의 제목 줄
이메일 마케팅은 비용 효율적이지만 낮은 공개율과 높은 구독 취소율로 인해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이메일을 열 것인지에 대한 결정은 제목이 얼마나 매력적인지에 따라 결정됩니다. 왜냐하면 제목은 보낸 사람의 이름과 함께 받는 사람이 가장 먼저 보게 되는 것이기 때문입니다. 그러나 매력적인 제목 줄을 스크립팅하는 것은 종종 지루하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
이제 Amazon Personalize Content Generator를 사용하면 이메일 본문에 매력적인 제목이나 헤드라인을 보다 효율적으로 생성하여 이메일 캠페인을 더욱 개인화할 수 있습니다. 이전 사용 사례와 동일한 데이터 수집, 훈련, 배치 추론 작업 생성 프로세스를 따릅니다. 다음은 권장 항목 세트와 생성된 제목 줄을 포함하여 콘텐츠 생성기를 사용하여 Amazon Personalize의 출력을 통합하는 마케팅 이메일의 예입니다.
이러한 예는 Amazon Personalize Content Generator가 더욱 매력적인 탐색 경험이나 보다 효과적인 마케팅 캠페인을 만드는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여줍니다. 자세한 지침은 다음을 참조하세요. 테마별 배치 추천.
Amazon Personalize를 LangChain 프레임워크와 원활하게 통합하기 위한 LangChain 통합 발표
랭체인 대규모 언어 모델(LLM)과 통합할 수 있는 강력한 오픈 소스 프레임워크입니다. LLM은 일반적으로 다재다능하지만 더 깊은 맥락과 미묘한 응답이 필요한 도메인별 작업에 어려움을 겪을 수 있습니다. LangChain은 이러한 시나리오에서 개발자가 특정 생성 AI 작업을 위한 모듈(에이전트/체인)을 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한 다양한 문제를 해결하기 위해 LLM 프롬프트를 연결하고 연결하여 LLM에 컨텍스트와 메모리를 도입할 수도 있습니다. 사용 사례.
우리는 LangChain 통합을 출시하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이 새로운 기능을 통해 빌더는 LangChain의 Amazon Personalize 사용자 지정 체인을 사용하여 Amazon Personalize를 생성 AI 솔루션과 원활하게 통합할 수 있습니다. 생성 AI 솔루션에 개인화된 터치를 추가하면 최종 사용자와 보다 맞춤화되고 관련성이 높은 상호 작용을 생성하는 데 도움이 됩니다. 다음 코드 조각은 Amazon Personalize를 호출하고, 캠페인 또는 추천자에 대한 권장 사항을 검색하고, 이를 LangChain 생태계 내의 생성 AI 애플리케이션에 원활하게 공급하는 방법을 보여줍니다. 당신은 또한 이것을 사용할 수 있습니다 순차 체인.
이 기능을 사용하면 개인화된 마케팅 카피를 만들고, 추천 콘텐츠에 대한 간결한 요약을 생성하고, 챗봇에서 제품이나 콘텐츠를 추천하고, 창의력을 발휘하여 차세대 고객 경험을 구축할 수 있습니다.
이제 Amazon Personalize를 사용하면 추론 응답으로 메타데이터를 반환하여 생성적 AI 워크플로를 개선할 수 있습니다.
Amazon Personalize는 이제 추론 출력의 일부로 반환 항목 메타데이터를 활성화하여 생성 AI 워크플로를 개선합니다. 메타데이터와 함께 권장 사항을 얻으면 LLM에 추가 컨텍스트를 제공하는 것이 더 편리해집니다. 장르 및 제품 설명과 같은 추가 컨텍스트는 모델이 항목 속성을 더 깊이 이해하여 보다 관련성 높은 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Amazon Personalize는 두 가지 모두에 대해 이 기능을 지원합니다. 맞춤 레시피 및 도메인 최적화 추천자. 캠페인 또는 추천자를 생성할 때 추천 결과와 함께 메타데이터를 반환하는 옵션을 활성화하거나 캠페인 또는 추천자를 업데이트하여 설정을 조정할 수 있습니다. Amazon Personalize API 또는 Amazon Personalize 콘솔을 통해 추론 호출 중에 메타데이터를 반환하기 위해 최대 10개의 메타데이터 필드와 50개의 추천 결과를 선택할 수 있습니다.
다음은 API의 예입니다.
결론
AWS에서는 고객을 대신하여 끊임없이 혁신하고 있습니다. Amazon Personalize 및 Amazon Bedrock을 기반으로 하는 이러한 새로운 출시를 도입함으로써 우리는 빌더와 사용자 경험의 모든 측면을 풍부하게 하고 효율성과 최종 사용자 만족도를 높일 것입니다. 이 게시물에서 논의된 기능에 대해 자세히 알아보려면 다음을 확인하세요. Amazon Personalize 기능 그리고 Amazon Personalize 개발자 가이드.
저자에 관하여
후 징웬 Amazon Personalize 팀에서 AWS AI/ML을 담당하는 수석 기술 제품 관리자입니다. 여가 시간에는 여행을 즐기고 현지 음식을 맛보는 것을 즐깁니다.
프라나브 아가르왈 AWS AI/ML의 수석 소프트웨어 엔지니어이며 소프트웨어 시스템을 설계하고 대규모로 AI 기반 추천 시스템을 구축하는 일을 하고 있습니다. 업무 외에는 독서, 달리기, 아이스 스케이팅을 즐깁니다.
리샤브 아그라왈 AWS에서 AI 서비스를 담당하는 수석 소프트웨어 엔지니어입니다. 여가 시간에는 하이킹, 여행, 독서를 즐깁니다.
아시시 랄 AWS에서 AI 서비스 제품 마케팅을 이끄는 수석 제품 마케팅 관리자입니다. 그는 9년의 마케팅 경험을 갖고 있으며 지능형 문서 처리를 위한 제품 마케팅 활동을 주도해 왔습니다. 그는 워싱턴 대학교에서 경영학 석사 학위를 받았습니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
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