Automatizarea generării descrierii produsului cu Amazon Bedrock | Amazon Web Services

În lumea de astăzi, în continuă evoluție, a comerțului electronic, influența unei descrieri convingătoare a produsului nu poate fi exagerată. Poate fi factorul decisiv care transformă un potențial vizitator într-un client plătitor sau îl trimite să facă clic pe site-ul unui concurent. Crearea manuală a acestor descrieri într-o gamă largă de produse este un proces care necesită forță de muncă și poate încetini viteza noii inovații. Aici e locul Amazon Bedrock cu capacitățile sale generative AI intervine pentru a remodela jocul. În această postare, analizăm modul în care Amazon Bedrock transformă procesul de generare a descrierilor produsului, dând putere comercianților electronici să își extindă eficient afacerile, economisind în același timp timp și resurse valoroase.

Deblocarea puterii AI generative în retail

AI generativ a captat atenția consiliilor de administrație și a directorilor executivi din întreaga lume, determinându-i să se întrebe: „Cum putem folosi AI generativă pentru afacerea noastră?” Una dintre cele mai promițătoare aplicații ale IA generativă în comerțul electronic este utilizarea acesteia pentru a crea descrieri de produse. Retailerii și mărcile au investit resurse semnificative în testarea și evaluarea celor mai eficiente descrieri, iar IA generativă excelează în acest domeniu.

Crearea de descrieri de produse captivante și informative pentru un catalog vast este o sarcină monumentală, în special pentru platformele globale de comerț electronic. Traducerea manuală și adaptarea descrierilor de produse pentru fiecare piață consumă timp și resurse. Acest lucru are ca rezultat descrieri generice sau incomplete, ducând la vânzări reduse și la satisfacția clienților.

Puterea Amazon Bedrock: descrieri ale produselor generate de AI

Amazon Bedrock este un serviciu complet gestionat care simplifică dezvoltarea generativă a AI, oferind modele de bază (FM) de înaltă performanță de la companii de IA de top precum AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI și Amazon printr-un singur API. Oferă un set cuprinzător de capabilități pentru construirea de aplicații AI generative, asigurând în același timp menținerea confidențialității și securității. Cu Amazon Bedrock, puteți experimenta cu diverse FM și le puteți personaliza în mod privat folosind tehnici precum reglarea fină și Retrieval Augmented Generation (RAG). Platforma vă permite să creați agenți gestionați pentru sarcini complexe de afaceri fără a fi nevoie de codare, cum ar fi rezervarea călătoriilor, procesarea cererilor de asigurare, crearea de campanii publicitare și gestionarea inventarului.

De exemplu, platformele de comerț electronic pot genera inițial descrieri de bază ale produselor care includ dimensiunea, culoarea și prețul. Cu toate acestea, flexibilitatea Amazon Bedrock permite ca aceste descrieri să fie reglate fin pentru a încorpora recenziile clienților, pentru a integra limbajul specific mărcii și pentru a evidenția caracteristicile specifice ale produsului, rezultând descrieri personalizate care rezonează cu publicul țintă. Mai mult, Amazon Bedrock oferă acces la modele de fundație de la Amazon și startup-uri de IA de top printr-un API intuitiv, făcând întregul proces fără probleme și eficient.

Utilizarea AI poate avea următorul impact asupra procesului de descriere a produsului:

• Aprobari mai rapide – Furnizorii experimentează un proces simplificat, trecând de la listarea produselor la aprobare în mai puțin de o oră, eliminând întârzierile frustrante
• Viteza de listare a produselor îmbunătățită – Când este automatizat, piața de comerț electronic înregistrează o creștere a listelor de produse, oferind consumatorilor acces la cele mai recente produse aproape instantaneu
• Rezistență la viitor – Îmbrățișând IA de ultimă oră, vă asigurați poziția ca platformă de perspectivă gata să răspundă cerințelor pieței în evoluție
• Inovaţie – Această soluție eliberează echipele de sarcinile banale, permițându-le să se concentreze pe munca de valoare mai mare și promovând o cultură a inovației

Prezentare generală a soluțiilor

Înainte de a ne aprofunda în detaliile tehnice, să vedem previzualizarea la nivel înalt a ceea ce oferă această soluție. Această soluție vă va permite să creați și să gestionați descrieri de produse pentru platforma dvs. de comerț electronic. Îți împuternicește platforma să:

• Generați descrieri din text – Cu puterea AI generativă, Amazon Bedrock poate converti descrierile de text simplu în descrieri de produse vii, informative și captivante.
• Creați imagini – Dincolo de text, poate crea și imagini care se aliniază perfect cu descrierile produselor, sporind atractivitatea vizuală a înregistrărilor dvs.
• Îmbunătățiți conținutul existent – Aveți deja descrieri de produse care necesită o perspectivă nouă? Amazon Bedrock vă poate prelua conținutul actual și îl poate face și mai convingător și mai captivant.

Această soluție este disponibilă în Biblioteca de soluții AWS. Am furnizat instrucțiuni detaliate în documentul însoțitor Fișierul README. Fișierul README conține toate informațiile de care aveți nevoie pentru a începe, de la cerințe până la liniile directoare de implementare.

Arhitectura sistemului cuprinde mai multe componente de bază:

• Portalul UI – Aceasta este interfața cu utilizatorul (UI) concepută pentru ca furnizorii să încarce imagini ale produselor.
• Amazon Rekognition - Amazon Rekognition este un serviciu de analiză a imaginilor care detectează obiecte, text și etichete în imagini.
• Amazon Bedrock – Modelele de fundație din Amazon Bedrock folosesc etichetele detectate de Amazon Rekognition pentru a genera descrieri de produse.
• AWS Lambdas - AWS Lambdas oferă calcul fără server pentru procesare.
• Baza de date cu produse – Depozitul central stochează produsele furnizorilor, imaginile, etichetele și descrierile generate. Aceasta ar putea fi orice bază de date la alegere. Rețineți că, în această soluție, toată spațiul de stocare este în UI.
• Portal de administrare – Acest portal asigură supravegherea sistemului și a listelor de produse, asigurând o funcționare bună. Aceasta nu face parte din soluție; l-am adăugat pentru înțelegere.

Următoarea diagramă ilustrează fluxul de date și interacțiunile din cadrul sistemului

Fluxul de lucru include următorii pași:

1. Clientul inițiază o solicitare către Amazon API Gateway REST API.
2. Amazon API Gateway transmite cererea către AWS Lambda printr-o integrare proxy.
3. Când operează pe intrări de imagine de produs, AWS Lambda apelează Amazon Rekognition pentru a detecta obiectele din imagine.
4. AWS Lambda apelează LLM-urile găzduite de Amazon Bedrock, cum ar fi modelele de limbaj Amazon Titan, pentru a genera descrieri de produse.
5. Răspunsul este transmis înapoi de la AWS Lambda către Amazon API Gateway.
6. În cele din urmă, răspunsul HTTP de la Amazon API Gateway este returnat clientului.

Exemplu de caz de utilizare

Imaginați-vă că un furnizor încarcă o imagine de produs a pantofilor, iar Amazon Rekognition identifică atribute cheie precum „pantofi albi”, „adidași” și „durabili”. Amazon Bedrock Titan AI preia aceste informații și generează o descriere a produsului, cum ar fi: „Iată o schiță de descriere a produsului pentru un pantof de alergare din pânză bazată pe fotografia produsului: Vă prezentăm Canvas Runner, adidașii ușori perfecti pentru stilul dvs. de viață activ. Acest pantof de alergare are o parte superioară de pânză respirabilă, cu accente de piele pentru un aspect elegant și clasic. Designul cu șireturi oferă o potrivire sigură, în timp ce limba și gulerul căptușiți adaugă confort. În interior, un branț detașabil căptușit îți susține și mângâie picioarele. Talpa intermediară EVA absoarbe șocul la fiecare pas, reducând oboseala. Canelurile flexibile din talpa exterioară din cauciuc asigură flexibilitate și tracțiune. Cu stilul său simplu, de inspirație retro, Canvas Runner trece fără probleme de la antrenamente la purtarea de zi cu zi. Indiferent dacă faci comisioane sau alergi mile, acest adidași versatil te va menține în mișcare în confort și stil.”

Detalii de proiectare

Să explorăm componentele mai detaliat:

• Interfața cu utilizatorul:
  • În față – Partea frontală a portalului furnizorilor permite vânzătorilor să încarce imagini ale produselor și să afișeze liste de produse.
  • Apeluri API – Portalul comunică cu backend-ul prin intermediul API-urilor pentru a procesa imagini și a genera descrieri.
• Recunoaștere Amazon:
  • Analiza imaginilor – Declanșat de apeluri API, Amazon Rekognition analizează imagini și detectează obiecte, text și etichete.
  • Ieșire etichetă – Emite date de etichetă derivate din analiză.
• Amazon Bedrock:
  • Generarea de text NLP – Amazon Bedrock utilizează modelul de procesare a limbajului natural (NLP) Amazon Titan pentru a genera descrieri textuale.
  • Integrarea etichetelor – Este nevoie de etichetele detectate de Amazon Rekognition ca intrare pentru a genera descrieri ale produselor.
  • Potrivirea stilului – Amazon Bedrock oferă capabilități de reglare fină pentru modelele Amazon Titan pentru a se asigura că descrierile generate se potrivesc cu stilul platformei.
• AWS Lambda:
  • Prelucrare – Lambda se ocupă de apelurile API către servicii.
• Baza de date a produsului:
  • Baza de date flexibila – Baza de date de produse este aleasă în funcție de preferințele și cerințele clienților. Rețineți că acest lucru nu este furnizat ca parte a soluției.

Capacități suplimentare

Această soluție depășește doar generarea de descrieri de produse. Oferă încă două opțiuni incredibile:

• Generarea de imagini și descriere din text – Cu puterea AI generativă, Amazon Bedrock poate prelua descrieri de text și poate crea imagini corespunzătoare împreună cu descrieri detaliate ale produselor. Luați în considerare potențialul:
  • Vizualizarea instantanee a produselor din text.
  • Automatizarea creării de imagini pentru cataloage mari.
  • Îmbunătățirea experienței clienților cu imagini bogate.
  • Reducerea timpului și a costurilor de creare a conținutului.
• Îmbunătățirea descrierii – Dacă aveți deja descrieri de produse existente, Amazon Bedrock le poate îmbunătăți. Pur și simplu furnizați textul și promptul, iar Amazon Bedrock va îmbunătăți și îmbogăți cu pricepere conținutul, făcându-l extrem de captivant și captivant pentru clienții dvs.

Concluzie

În lumea extrem de competitivă a comerțului electronic, este imperativ să rămâneți în fruntea inovației. Amazon Bedrock oferă o capacitate de transformare pentru comercianții electronici care doresc să-și îmbunătățească conținutul produsului, să-și optimizeze procesul de listare și să stimuleze vânzările. Cu puterea descrierilor de produse generate de AI, companiile pot crea conținut convingător, informativ și relevant din punct de vedere cultural, care rezonează profund cu clienții. Viitorul comerțului electronic a sosit și este condus de învățarea automată cu Amazon Bedrock.

Sunteți gata să deblocați întregul potențial al descrierilor de produse bazate pe inteligență artificială? Faceți următorul pas în revoluționarea platformei dvs. de comerț electronic. Viziteaza Biblioteca de soluții AWS și explorați modul în care Amazon Bedrock vă poate transforma descrierile produselor, vă poate eficientiza procesele și vă poate crește vânzările. Este timpul să vă supraalimentați comerțul electronic cu Amazon Bedrock!

---

Despre Autori

Dhaval Shah este arhitect senior de soluții la AWS, specializat în Machine Learning. Cu un accent puternic pe afacerile native digitale, el dă putere clienților să folosească AWS și să le impulsioneze creșterea afacerii. În calitate de pasionat de ML, Dhaval este condus de pasiunea sa pentru crearea de soluții de impact care aduc schimbări pozitive. În timpul liber, se complace în dragostea lui pentru călătorii și prețuiește momente de calitate alături de familie.

Doug Tiffan este șeful World Wide Solution Strategy for Fashion & Apparel la AWS. În rolul său, Doug lucrează cu directori din modă și îmbrăcăminte pentru a le înțelege obiectivele și a se alinia cu ele cu privire la cele mai bune soluții. Doug are peste 30 de ani de experiență în comerțul cu amănuntul, deținând mai multe roluri de conducere în merchandising și tehnologie. Doug deține un BBA de la Universitatea Texas A&M și are sediul în Houston, Texas.

Nikhil Sharma este lider în arhitectură de soluții la Amazon Web Services (AWS), unde el și echipa sa de arhitecți de soluții îi ajută pe clienții AWS să rezolve provocările critice de afaceri folosind tehnologiile și serviciile cloud AWS.

Kevin Bell este arhitect senior de soluții la AWS cu sediul în Seattle. El a construit lucruri în nor de aproximativ 10 ani. Îl puteți găsi online ca @bellkev pe GitHub.

Nipun Chagari este un arhitect principal de soluții cu sediul în Bay Area, CA. Nipun este pasionat de a ajuta clienții să adopte tehnologia Serverless pentru a moderniza aplicațiile și a-și atinge obiectivele de afaceri. Accentul său recent s-a concentrat pe asistarea organizațiilor în adoptarea tehnologiilor moderne pentru a permite transformarea digitală. În afară de muncă, Nipun își găsește bucurie în a juca volei, a găti și a călători cu familia.

Marshall Bunch este arhitect de soluții la AWS, care ajută clienții nord-americani să proiecteze sarcini de lucru sigure, scalabile și rentabile în cloud. Pasiunea sa constă în rezolvarea problemelor vechi de afaceri în care datele și cele mai noi tehnologii permit soluții noi. Dincolo de activitățile sale profesionale, lui Marshall îi place drumețiile și campingul în frumoșii Munți Stâncoși din Colorado.

Altaaf Dawoodjee este un Solutions Architect Leader care sprijină clienții AdTech din segmentul Digital Native Business (DNB) la Amazon Web Service (AWS). Are peste 20 de ani de experiență în tehnologie și are o experiență profundă în analiză. Este pasionat de a ajuta la obținerea unor rezultate de afaceri de succes pentru clienții săi, folosind cloud-ul AWS.

Scott Bell este un lider dinamic și inovator cu peste 25 de ani de experiență în managementul tehnologiei. Este pasionat de conducerea și dezvoltarea echipelor care oferă tehnologie pentru a face față provocărilor utilizatorilor și companiilor globale. Are o experiență vastă în conducerea echipelor tehnologice care oferă soluții tehnologice globale care acceptă peste 35 de limbi. El este, de asemenea, pasionat de modul în care AI și AI generativă transformă afacerile și de modul în care acestea sprijină nevoile actuale nesatisfăcute ale clienților.

Sachin Shetti este manager principal de soluții pentru clienți la AWS. Este pasionat de a ajuta întreprinderile să reușească și să realizeze beneficii semnificative din adoptarea cloud-ului, conducând totul, de la migrarea de bază la transformarea la scară largă a cloud-ului între oameni, procese și tehnologie. Înainte de a se alătura AWS, Sachin a lucrat ca dezvoltator de software timp de peste 12 ani și a deținut mai multe poziții de conducere în conducerea furnizării și transformării tehnologiei în domeniul asistenței medicale, serviciilor financiare, retailului și asigurărilor. Are un Executive MBA și o diplomă de licență în Inginerie Mecanică.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/