การสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติด้วย Amazon Bedrock | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

ในโลกอีคอมเมิร์ซที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลาในปัจจุบัน อิทธิพลของคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจไม่สามารถกล่าวเกินจริงได้ อาจเป็นปัจจัยชี้ขาดที่เปลี่ยนผู้มีโอกาสเป็นผู้เข้าชมให้กลายเป็นลูกค้าที่ชำระเงินหรือทำให้พวกเขาคลิกไปยังไซต์ของคู่แข่ง การสร้างคำอธิบายเหล่านี้ด้วยตนเองสำหรับผลิตภัณฑ์ต่างๆ มากมายเป็นกระบวนการที่ต้องใช้แรงงานเข้มข้น และสามารถชะลอความเร็วของนวัตกรรมใหม่ๆ ได้ นี่คือที่ อเมซอน เบดร็อค ด้วยความสามารถด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ที่ก้าวเข้ามาพลิกโฉมเกม ในโพสต์นี้ เราจะเจาะลึกว่า Amazon Bedrock เปลี่ยนแปลงกระบวนการสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์อย่างไร โดยเพิ่มขีดความสามารถให้ผู้ค้าปลีกอิเล็กทรอนิกส์ปรับขนาดธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็ประหยัดเวลาและทรัพยากรอันมีค่า

ปลดล็อกพลังของ generative AI ในการค้าปลีก

Generative AI ดึงดูดความสนใจของบอร์ดบริหารและซีอีโอทั่วโลก กระตุ้นให้พวกเขาถามว่า "เราจะใช้ประโยชน์จาก Generative AI สำหรับธุรกิจของเราได้อย่างไร" หนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่มีแนวโน้มมากที่สุดของ generative AI ในอีคอมเมิร์ซคือการใช้มันเพื่อสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ ผู้ค้าปลีกและแบรนด์ต่างๆ ได้ลงทุนทรัพยากรจำนวนมากในการทดสอบและประเมินคำอธิบายที่มีประสิทธิภาพสูงสุด และความเป็นเลิศด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ในด้านนี้

การสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจและให้ข้อมูลสำหรับแค็ตตาล็อกขนาดใหญ่ถือเป็นงานที่ยิ่งใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซระดับโลก การแปลด้วยตนเองและการปรับคำอธิบายผลิตภัณฑ์สำหรับแต่ละตลาดต้องใช้เวลาและทรัพยากร ส่งผลให้คำอธิบายทั่วไปหรือไม่สมบูรณ์ ส่งผลให้ยอดขายและความพึงพอใจของลูกค้าลดลง

พลังของ Amazon Bedrock: คำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่สร้างโดย AI

Amazon Bedrock เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบเพื่อลดความซับซ้อนของการพัฒนา generative AI โดยนำเสนอโมเดลพื้นฐาน (FM) ที่มีประสิทธิภาพสูงจากบริษัท AI ชั้นนำ เช่น AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI และ Amazon ผ่าน API เดียว โดยมอบชุดความสามารถที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI เจนเนอเรชั่น โดยที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเอาไว้ ด้วย Amazon Bedrock คุณสามารถทดลองกับ FM ต่างๆ และปรับแต่งแบบส่วนตัวโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การปรับแต่งแบบละเอียดและการดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG) แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้คุณสร้างตัวแทนที่ได้รับการจัดการสำหรับงานทางธุรกิจที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด เช่น การจองการเดินทาง การประมวลผลการเคลมประกัน การสร้างแคมเปญโฆษณา และการจัดการสินค้าคงคลัง

ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซสามารถสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์พื้นฐานซึ่งรวมถึงขนาด สี และราคาได้ อย่างไรก็ตาม ความยืดหยุ่นของ Amazon Bedrock ช่วยให้คำอธิบายเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อรวมบทวิจารณ์ของลูกค้า บูรณาการภาษาเฉพาะของแบรนด์ และเน้นคุณลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์ ส่งผลให้ได้คำอธิบายที่ได้รับการปรับแต่งให้โดนใจกลุ่มเป้าหมาย นอกจากนี้ Amazon Bedrock ยังเสนอการเข้าถึงโมเดลพื้นฐานจาก Amazon และสตาร์ทอัพด้าน AI ชั้นนำผ่าน API ที่ใช้งานง่าย ทำให้กระบวนการทั้งหมดราบรื่นและมีประสิทธิภาพ

การใช้ AI อาจมีผลกระทบต่อกระบวนการอธิบายผลิตภัณฑ์ดังต่อไปนี้:

• การอนุมัติที่รวดเร็วยิ่งขึ้น – ผู้ขายพบกับกระบวนการที่คล่องตัว ย้ายจากการลงรายการผลิตภัณฑ์ไปสู่การอนุมัติภายในเวลาไม่ถึงชั่วโมง ขจัดความล่าช้าที่น่าหงุดหงิด
• ปรับปรุงความเร็วของรายการผลิตภัณฑ์ – เมื่อทำงานอัตโนมัติ ตลาดอีคอมเมิร์ซของคุณจะเห็นรายการผลิตภัณฑ์เพิ่มขึ้น ทำให้ผู้บริโภคสามารถเข้าถึงสินค้าใหม่ล่าสุดได้เกือบจะในทันที
• การประกันอนาคต – ด้วยการเปิดรับ AI ที่ล้ำสมัย คุณจะรักษาตำแหน่งของคุณในฐานะแพลตฟอร์มที่มองไปข้างหน้าซึ่งพร้อมที่จะตอบสนองความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป
• นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด – โซลูชันนี้ปลดปล่อยทีมจากงานธรรมดาๆ ช่วยให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่งานที่มีมูลค่าสูงกว่าและส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งนวัตกรรม

ภาพรวมโซลูชัน

ก่อนที่เราจะเจาะลึกรายละเอียดด้านเทคนิค เรามาดูตัวอย่างระดับสูงว่าโซลูชันนี้นำเสนออะไรบ้าง โซลูชันนี้จะช่วยให้คุณสร้างและจัดการคำอธิบายผลิตภัณฑ์สำหรับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของคุณได้ ช่วยให้แพลตฟอร์มของคุณสามารถ:

• สร้างคำอธิบายจากข้อความ – ด้วยพลังของ Generative AI ทำให้ Amazon Bedrock สามารถแปลงคำอธิบายแบบข้อความธรรมดาให้เป็นคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่มีสีสันสดใส ให้ข้อมูล และน่าดึงดูดใจ
• ภาพงานฝีมือ – นอกเหนือจากข้อความแล้ว ยังสามารถสร้างรูปภาพที่สอดคล้องกับคำอธิบายผลิตภัณฑ์ได้อย่างสมบูรณ์แบบ ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าดึงดูดทางสายตาให้กับรายการสินค้าของคุณ
• ปรับปรุงเนื้อหาที่มีอยู่ – คุณมีคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่ต้องการมุมมองใหม่ๆ หรือไม่? Amazon Bedrock สามารถนำเนื้อหาปัจจุบันของคุณมาทำให้น่าสนใจและมีส่วนร่วมมากยิ่งขึ้น

โซลูชันนี้มีอยู่ใน ไลบรารีโซลูชัน AWS. เราได้ให้คำแนะนำโดยละเอียดไว้ในเอกสารแนบแล้ว ไฟล์ README. ไฟล์ README มีข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการในการเริ่มต้น ตั้งแต่ข้อกำหนดไปจนถึงแนวทางการใช้งาน

สถาปัตยกรรมระบบประกอบด้วยองค์ประกอบหลักหลายประการ:

• พอร์ทัล UI – นี่คืออินเทอร์เฟซผู้ใช้ (UI) ที่ออกแบบมาสำหรับผู้ขายในการอัปโหลดรูปภาพผลิตภัณฑ์
• ความหมายของ Amazon - ความหมายของ Amazon เป็นบริการวิเคราะห์ภาพที่ตรวจจับวัตถุ ข้อความ และป้ายกำกับในภาพ
• อเมซอน เบดร็อค – โมเดลพื้นฐานใน Amazon Bedrock ใช้ป้ายกำกับที่ Amazon Rekognition ตรวจพบเพื่อสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์
• AWS แลมบ์ดา - AWS แลมบ์ดา ให้การประมวลผลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการประมวลผล
• ฐานข้อมูลสินค้า – พื้นที่เก็บข้อมูลกลางจัดเก็บผลิตภัณฑ์ของผู้ขาย รูปภาพ ป้ายกำกับ และคำอธิบายที่สร้างขึ้น นี่อาจเป็นฐานข้อมูลที่คุณเลือก โปรดทราบว่าในโซลูชันนี้ พื้นที่เก็บข้อมูลทั้งหมดจะอยู่ใน UI
• พอร์ทัลผู้ดูแลระบบ – พอร์ทัลนี้ให้การดูแลระบบและรายการผลิตภัณฑ์ เพื่อให้มั่นใจว่าการทำงานราบรื่น นี่ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของการแก้ปัญหา เราได้เพิ่มไว้เพื่อความเข้าใจ

แผนภาพต่อไปนี้แสดงการไหลของข้อมูลและการโต้ตอบภายในระบบ

เวิร์กโฟลว์ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

1. ไคลเอ็นต์เริ่มต้นคำขอไปยัง Amazon API Gateway REST API
2. Amazon API Gateway ส่งคำขอไปยัง AWS Lambda ผ่านการผสานรวมพร็อกซี
3. เมื่อดำเนินการกับอินพุตรูปภาพผลิตภัณฑ์ AWS Lambda จะเรียกใช้ Amazon Rekognition เพื่อตรวจจับอ็อบเจ็กต์ในรูปภาพ
4. AWS Lambda เรียก LLM ที่โฮสต์โดย Amazon Bedrock เช่น โมเดลภาษา Amazon Titan เพื่อสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์
5. การตอบสนองจะถูกส่งกลับจาก AWS Lambda ไปยัง Amazon API Gateway
6. สุดท้าย การตอบสนอง HTTP จาก Amazon API Gateway จะถูกส่งกลับไปยังไคลเอ็นต์

ตัวอย่างการใช้งาน

ลองนึกภาพผู้ขายอัปโหลดรูปภาพผลิตภัณฑ์รองเท้า และ Amazon Rekognition ระบุคุณลักษณะหลักๆ เช่น "รองเท้าสีขาว" "รองเท้าผ้าใบ" และ "ทนทาน" Amazon Bedrock Titan AI ใช้ข้อมูลนี้และสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ เช่น “ต่อไปนี้เป็นคำอธิบายผลิตภัณฑ์ฉบับร่างสำหรับรองเท้าวิ่งผ้าใบตามรูปภาพผลิตภัณฑ์: ขอแนะนำ Canvas Runner รองเท้าผ้าใบน้ำหนักเบาที่สมบูรณ์แบบสำหรับไลฟ์สไตล์ที่กระฉับกระเฉงของคุณ รองเท้าวิ่งคู่นี้โดดเด่นด้วยส่วนบนจากผ้าใบที่ระบายอากาศได้ดี พร้อมส่วนเน้นจากหนังเพื่อลุคคลาสสิกมีสไตล์ ดีไซน์แบบผูกเชือกให้ความกระชับพอดี ขณะที่ลิ้นรองเท้าและส่วนหุ้มข้อบุนวมเพิ่มความสบาย ด้านในมีพื้นรองเท้าชั้นในบุนวมแบบถอดได้ซึ่งรองรับและให้ความสบายเท้า พื้นรองเท้าชั้นกลาง EVA ดูดซับแรงกระแทกในแต่ละก้าว ช่วยลดความเมื่อยล้า ร่องดอกยางที่พื้นรองเท้ายางชั้นนอกช่วยให้มั่นใจถึงความยืดหยุ่นและการยึดเกาะ ด้วยสไตล์ย้อนยุคที่เรียบง่าย Canvas Runner เปลี่ยนจากการออกกำลังกายเป็นการสวมใส่ในชีวิตประจำวันได้อย่างราบรื่น ไม่ว่าคุณจะไปทำธุระหรือวิ่งระยะทางไกล รองเท้าผ้าใบอเนกประสงค์ตัวนี้จะช่วยให้คุณเคลื่อนไหวได้อย่างสบายและมีสไตล์”

รายละเอียดการออกแบบ

มาสำรวจส่วนประกอบโดยละเอียดเพิ่มเติม:

• หน้าจอผู้ใช้:
  • ปลายด้านหน้า – ส่วนหน้าของพอร์ทัลผู้ขายช่วยให้ผู้ขายสามารถอัปโหลดภาพผลิตภัณฑ์และแสดงรายการผลิตภัณฑ์ได้
  • การเรียก API – พอร์ทัลสื่อสารกับแบ็กเอนด์ผ่าน API เพื่อประมวลผลรูปภาพและสร้างคำอธิบาย
• การรับรู้ของอเมซอน:
  • การวิเคราะห์ภาพ – ทริกเกอร์โดยการเรียก API, Amazon Rekognition วิเคราะห์รูปภาพและตรวจจับวัตถุ ข้อความ และป้ายกำกับ
  • เอาท์พุทฉลาก – แสดงผลข้อมูลฉลากที่ได้มาจากการวิเคราะห์
• อเมซอน ข้อเท็จจริง:
  • การสร้างข้อความ NLP – Amazon Bedrock ใช้โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ของ Amazon Titan เพื่อสร้างคำอธิบายที่เป็นข้อความ
  • บูรณาการฉลาก – ใช้ป้ายกำกับที่ Amazon Rekognition ตรวจพบเป็นอินพุตเพื่อสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์
  • การจับคู่สไตล์ – Amazon Bedrock มอบความสามารถในการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับโมเดล Amazon Titan เพื่อให้แน่ใจว่าคำอธิบายที่สร้างขึ้นนั้นตรงกับสไตล์ของแพลตฟอร์ม
• AWS แลมบ์ดา:
  • การประมวลผล – Lambda จัดการการเรียก API ไปยังบริการ
• ฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์:
  • ฐานข้อมูลที่ยืดหยุ่น – ฐานข้อมูลผลิตภัณฑ์จะถูกเลือกตามความต้องการและความต้องการของลูกค้า โปรดทราบว่านี่ไม่ได้จัดเตรียมไว้เป็นส่วนหนึ่งของโซลูชัน

ความสามารถเพิ่มเติม

โซลูชันนี้เป็นมากกว่าแค่การสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ มันมีตัวเลือกที่น่าทึ่งอีกสองตัวเลือก:

• การสร้างรูปภาพและคำอธิบายจากข้อความ – ด้วยพลังของ generative AI Amazon Bedrock สามารถรับคำอธิบายข้อความและสร้างรูปภาพที่เกี่ยวข้องพร้อมกับคำอธิบายผลิตภัณฑ์โดยละเอียด พิจารณาศักยภาพ:
  • แสดงภาพผลิตภัณฑ์จากข้อความได้ทันที
  • การสร้างภาพอัตโนมัติสำหรับแคตตาล็อกขนาดใหญ่
  • ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าด้วยภาพที่สวยงาม
  • ลดเวลาและต้นทุนในการสร้างเนื้อหา
• การเพิ่มประสิทธิภาพคำอธิบาย – หากคุณมีคำอธิบายผลิตภัณฑ์อยู่แล้ว Amazon Bedrock สามารถปรับปรุงคำอธิบายเหล่านั้นได้ เพียงระบุข้อความและข้อความแจ้ง จากนั้น Amazon Bedrock จะปรับปรุงและเพิ่มคุณค่าให้กับเนื้อหาอย่างเชี่ยวชาญ ทำให้เนื้อหาน่าดึงดูดและมีส่วนร่วมกับลูกค้าของคุณเป็นอย่างมาก

สรุป

ในโลกอีคอมเมิร์ซที่มีการแข่งขันอย่างดุเดือด การเป็นผู้นำด้านนวัตกรรมเป็นสิ่งจำเป็น Amazon Bedrock นำเสนอความสามารถในการเปลี่ยนแปลงสำหรับผู้ค้าปลีกอิเล็กทรอนิกส์ที่ต้องการปรับปรุงเนื้อหาผลิตภัณฑ์ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการลงรายการสินค้า และกระตุ้นยอดขาย ด้วยพลังของคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่สร้างโดย AI ธุรกิจต่างๆ จะสามารถสร้างเนื้อหาที่น่าสนใจ ให้ข้อมูล และเกี่ยวข้องกับวัฒนธรรมที่โดนใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง อนาคตของอีคอมเมิร์ซมาถึงแล้ว และขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Amazon Bedrock

คุณพร้อมที่จะปลดล็อกศักยภาพเต็มรูปแบบของคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แล้วหรือยัง? ก้าวไปอีกขั้นในการปฏิวัติแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของคุณ เยี่ยมชม ไลบรารีโซลูชัน AWS และสำรวจวิธีที่ Amazon Bedrock สามารถเปลี่ยนคำอธิบายผลิตภัณฑ์ ปรับปรุงกระบวนการ และเพิ่มยอดขายของคุณได้อย่างไร ถึงเวลาเพิ่มพลังอีคอมเมิร์ซของคุณด้วย Amazon Bedrock!

---

เกี่ยวกับผู้เขียน

ดาวาล ชาห์ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ AWS ซึ่งเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการมุ่งเน้นที่ธุรกิจดิจิทัลแบบเนทีฟ เขาช่วยให้ลูกค้าใช้ประโยชน์จาก AWS และขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจของพวกเขาได้ ในฐานะผู้ชื่นชอบ ML Dhaval ได้รับแรงผลักดันจากความหลงใหลในการสร้างโซลูชันที่มีประสิทธิภาพซึ่งนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงเชิงบวก ในเวลาว่าง เขาหลงใหลในการท่องเที่ยวและหวงแหนช่วงเวลาอันมีค่าร่วมกับครอบครัว

ดั๊ก ทิฟฟาน เป็นหัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์โซลูชันระดับโลกสำหรับแฟชั่นและเครื่องแต่งกายที่ AWS ในบทบาทของเขา Doug ทำงานร่วมกับผู้บริหารฝ่าย Fashion & Apparel เพื่อทำความเข้าใจเป้าหมายของพวกเขาและปรับให้เข้ากับพวกเขาเพื่อหาแนวทางแก้ไขที่ดีที่สุด Doug มีประสบการณ์มากกว่า 30 ปีในการค้าปลีก โดยดำรงตำแหน่งผู้นำด้านการขายสินค้าและเทคโนโลยีหลายตำแหน่ง Doug สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีจาก Texas A&M University และประจำอยู่ที่เมืองฮุสตัน รัฐเท็กซัส

Nikhil Sharma เป็นผู้นำด้านสถาปัตยกรรมโซลูชันที่ Amazon Web Services (AWS) ซึ่งเขาและทีมสถาปนิกโซลูชันช่วยลูกค้า AWS แก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจที่สำคัญโดยใช้เทคโนโลยีและบริการระบบคลาวด์ของ AWS

เควิน เบลล์ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ AWS ในเมืองซีแอตเทิล เขาสร้างสิ่งต่าง ๆ บนคลาวด์มาประมาณ 10 ปีแล้ว คุณสามารถค้นหาเขาได้ทางออนไลน์ในชื่อ @bellkev บน GitHub

นิปุน ชาการี เป็น Principal Solutions Architect ประจำอยู่ที่ Bay Area รัฐแคลิฟอร์เนีย Nipun มีความกระตือรือร้นในการช่วยให้ลูกค้านำเทคโนโลยี Serverless มาใช้เพื่อปรับปรุงแอปพลิเคชันให้ทันสมัยและบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ เป้าหมายล่าสุดของเขาคือการช่วยเหลือองค์กรต่างๆ ในการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาใช้เพื่อทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล นอกเหนือจากงานแล้ว นิพันธ์ยังค้นพบความสุขในการเล่นวอลเลย์บอล ทำอาหาร และท่องเที่ยวกับครอบครัว

มาร์แชล พวง เป็นสถาปนิกโซลูชันที่ AWS ที่ช่วยลูกค้าในอเมริกาเหนือออกแบบปริมาณงานที่ปลอดภัย ปรับขนาดได้ และคุ้มค่าในระบบคลาวด์ ความหลงใหลของเขาอยู่ที่การแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เก่าแก่ซึ่งข้อมูลและเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดทำให้เกิดโซลูชั่นใหม่ๆ นอกเหนือจากความเป็นมืออาชีพแล้ว มาร์แชลยังสนุกกับการเดินป่าและตั้งแคมป์ในเทือกเขาร็อคกี้ที่สวยงามของโคโลราโด

อัลตาฟ ดาวูดจี เป็นผู้นำสถาปนิกโซลูชันที่สนับสนุนลูกค้า AdTech ในกลุ่ม Digital Native Business (DNB) ที่ Amazon Web Service (AWS) เขามีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในด้านเทคโนโลยีและมีความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งในด้านการวิเคราะห์ เขามีความกระตือรือร้นในการช่วยผลักดันผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ประสบความสำเร็จให้กับลูกค้าของเขาโดยใช้ประโยชน์จาก AWS Cloud

สกอตต์เบลล์ เป็นผู้นำและผู้สร้างสรรค์นวัตกรรมที่มีประสบการณ์ด้านการจัดการเทคโนโลยีมากกว่า 25 ปี เขามีความหลงใหลในการเป็นผู้นำและพัฒนาทีมในการจัดหาเทคโนโลยีเพื่อตอบสนองความท้าทายของผู้ใช้และธุรกิจทั่วโลก เขามีประสบการณ์อย่างกว้างขวางในทีมเทคโนโลยีชั้นนำที่ให้บริการโซลูชั่นเทคโนโลยีระดับโลกที่รองรับภาษามากกว่า 35 ภาษา นอกจากนี้ เขายังหลงใหลในวิธีที่ AI และ Generative AI เปลี่ยนแปลงธุรกิจ และวิธีที่ธุรกิจเหล่านี้สนับสนุนความต้องการที่ยังไม่ได้รับการตอบสนองของลูกค้าในปัจจุบัน

ซาชิน เชตติ เป็นผู้จัดการโซลูชันลูกค้าหลักที่ AWS เขามีความกระตือรือร้นในการช่วยให้องค์กรต่างๆ ประสบความสำเร็จและตระหนักถึงประโยชน์ที่สำคัญจากการนำระบบคลาวด์มาใช้ โดยขับเคลื่อนทุกอย่างตั้งแต่การโยกย้ายขั้นพื้นฐานไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงระบบคลาวด์ขนาดใหญ่ทั่วทั้งผู้คน กระบวนการ และเทคโนโลยี ก่อนที่จะมาร่วมงานกับ AWS นั้น Sachin ทำงานเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์มานานกว่า 12 ปี และดำรงตำแหน่งผู้นำอาวุโสหลายตำแหน่ง ซึ่งเป็นผู้นำการส่งมอบเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงในด้านการดูแลสุขภาพ บริการทางการเงิน การค้าปลีก และการประกันภัย เขามีปริญญาโทบริหารธุรกิจและปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมเครื่องกล

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/