Amazon Bedrock ile ürün açıklaması oluşturmayı otomatikleştirme | Amazon Web Hizmetleri

Günümüzün sürekli gelişen e-ticaret dünyasında ilgi çekici bir ürün açıklamasının etkisi abartılamaz. Potansiyel bir ziyaretçiyi ödeme yapan bir müşteriye dönüştüren veya onları bir rakibin sitesine yönlendiren belirleyici faktör olabilir. Bu açıklamaların geniş bir ürün yelpazesinde manuel olarak oluşturulması emek yoğun bir süreçtir ve yeni inovasyonun hızını yavaşlatabilir. burası Amazon Ana Kayası üretken yapay zeka yetenekleriyle oyunu yeniden şekillendirmek için devreye giriyor. Bu yazıda, Amazon Bedrock'un ürün açıklaması oluşturma sürecini nasıl dönüştürdüğünü, e-perakendecilerin değerli zamandan ve kaynaklardan tasarruf ederken işletmelerini verimli bir şekilde ölçeklendirmelerine nasıl olanak tanıdığını ele alacağız.

Perakendede üretken yapay zekanın gücünün kilidini açmak

Üretken yapay zeka, dünya çapındaki yönetim kurullarının ve CEO'ların dikkatini çekerek şu soruyu sormalarını sağladı: "İşimiz için üretken yapay zekadan nasıl yararlanabiliriz?" E-ticarette üretken yapay zekanın en umut verici uygulamalarından biri, onu ürün açıklamaları oluşturmak için kullanmaktır. Perakendeciler ve markalar, en etkili açıklamaları test etmek ve değerlendirmek için önemli kaynaklara yatırım yaptı ve üretken yapay zeka bu alanda öne çıkıyor.

Geniş bir katalog için ilgi çekici ve bilgilendirici ürün açıklamaları oluşturmak, özellikle küresel e-ticaret platformları için çok büyük bir görevdir. Her pazar için ürün açıklamalarının manuel olarak çevrilmesi ve uyarlanması zaman ve kaynak tüketir. Bu, genel veya eksik açıklamalara yol açarak satışların ve müşteri memnuniyetinin azalmasına neden olur.

Amazon Bedrock'un gücü: Yapay zeka tarafından oluşturulan ürün açıklamaları

Amazon Bedrock, üretken yapay zeka geliştirmeyi basitleştiren, AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ve Amazon gibi önde gelen yapay zeka şirketlerinin yüksek performanslı temel modellerini (FM'ler) tek bir API aracılığıyla sunan, tümüyle yönetilen bir hizmettir. Gizlilik ve güvenliğin korunmasını sağlarken üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yönelik kapsamlı yetenekler sunar. Amazon Bedrock ile çeşitli FM'leri deneyebilir ve ince ayar ve Geri Alma Artırılmış Üretim (RAG) gibi teknikleri kullanarak bunları özel olarak özelleştirebilirsiniz. Platform, seyahat rezervasyonu yapmak, sigorta taleplerini işleme koymak, reklam kampanyaları oluşturmak ve envanteri yönetmek gibi kodlamaya ihtiyaç duymadan karmaşık iş görevleri için yönetilen aracılar oluşturmanıza olanak tanır.

Örneğin, e-ticaret platformları başlangıçta boyut, renk ve fiyatı içeren temel ürün açıklamalarını oluşturabilir. Ancak Amazon Bedrock'un esnekliği, bu açıklamalara müşteri incelemelerini dahil edecek, markaya özgü dili entegre edecek ve belirli ürün özelliklerini vurgulayacak şekilde ince ayar yapılmasına olanak tanıyarak hedef kitlede yankı uyandıran özel açıklamalara yol açar. Üstelik Amazon Bedrock, sezgisel bir API aracılığıyla Amazon'un ve önde gelen yapay zeka girişimlerinin temel modellerine erişim sunarak tüm süreci sorunsuz ve verimli hale getiriyor.

Yapay zekanın kullanılması, ürün tanımlama süreci üzerinde aşağıdaki etkiye sahip olabilir:

• Daha hızlı onaylar – Satıcılar, ürün listelemeden onay aşamasına bir saatten kısa sürede geçen, can sıkıcı gecikmeleri ortadan kaldıran kolaylaştırılmış bir süreç yaşarlar
• Geliştirilmiş ürün listeleme hızı – Otomatikleştirildiğinde, e-ticaret pazaryeriniz ürün listelemelerinde bir artış görür ve tüketicilere en son ürünlere neredeyse anında erişim olanağı sunar.
• Gelecek geçirmezlik – En son teknolojiye sahip yapay zekayı benimseyerek, gelişen pazar taleplerini karşılamaya hazır, ileriye dönük bir platform olarak konumunuzu güvence altına alırsınız
• Yenilikçilik – Bu çözüm, ekipleri sıradan görevlerden kurtararak daha yüksek değerli işlere odaklanmalarına olanak tanır ve bir inovasyon kültürünü teşvik eder.

Çözüme genel bakış

Teknik ayrıntılara dalmadan önce bu çözümün neler sunduğunun üst düzey önizlemesini görelim. Bu çözüm, e-ticaret platformunuz için ürün açıklamaları oluşturmanıza ve yönetmenize olanak tanır. Platformunuza aşağıdakileri yapma yetkisi verir:

• Metinden açıklamalar oluşturma – Amazon Bedrock, üretken yapay zekanın gücüyle düz metin açıklamalarını canlı, bilgilendirici ve ilgi çekici ürün açıklamalarına dönüştürebilir.
• Resimler üretin – Metnin ötesinde, ürün açıklamalarıyla mükemmel şekilde eşleşen görseller de oluşturarak listelemelerinizin görsel çekiciliğini artırabilir.
• Mevcut içeriği geliştirin – Yeni bir bakış açısına ihtiyaç duyan mevcut ürün açıklamalarınız var mı? Amazon Bedrock mevcut içeriğinizi alıp onu daha ilgi çekici ve ilgi çekici hale getirebilir.

Bu çözüm şu adreste mevcuttur: AWS Çözüm Kitaplığı. Ekte ayrıntılı talimatlar verdik README dosyası. README dosyası, gereksinimlerden dağıtım yönergelerine kadar başlamanız için gereken tüm bilgileri içerir.

Sistem mimarisi birkaç temel bileşenden oluşur:

• Kullanıcı arayüzü portalı – Bu, satıcıların ürün görsellerini yüklemesi için tasarlanmış kullanıcı arayüzüdür (UI).
• Amazon Rekognisyon - Amazon Rekognisyon görüntülerdeki nesneleri, metinleri ve etiketleri tespit eden bir görüntü analiz hizmetidir.
• Amazon Ana Kayası – Amazon Bedrock'taki temel modeller, ürün açıklamaları oluşturmak için Amazon Rekognition tarafından tespit edilen etiketleri kullanır.
• AWS Lambda - AWS Lambda işleme için sunucusuz bilgi işlem sağlar.
• Ürün veritabanı – Merkezi depo, satıcı ürünlerini, resimlerini, etiketlerini ve oluşturulan açıklamaları saklar. Bu sizin seçtiğiniz herhangi bir veritabanı olabilir. Bu çözümde tüm depolama alanının kullanıcı arayüzünde olduğunu unutmayın.
• Yönetici portalı – Bu portal, sistemin ve ürün listelemelerinin gözetimini sağlayarak sorunsuz çalışmayı sağlar. Bu çözümün bir parçası değil; anlaşılması için ekledik.

Aşağıdaki şemada sistem içindeki veri akışı ve etkileşimler gösterilmektedir

İş akışı aşağıdaki adımları içerir:

1. İstemci, Amazon API Gateway REST API'sine bir istek başlatır.
2. Amazon API Gateway, isteği bir proxy entegrasyonu aracılığıyla AWS Lambda'ya iletir.
3. AWS Lambda, ürün görseli girişleri üzerinde çalışırken görüntüdeki nesneleri algılamak için Amazon Rekognition'ı çağırır.
4. AWS Lambda, ürün açıklamaları oluşturmak için Amazon Titan dil modelleri gibi Amazon Bedrock tarafından barındırılan LLM'leri çağırır.
5. Yanıt, AWS Lambda'dan Amazon API Gateway'e geri aktarılır.
6. Son olarak Amazon API Gateway'den gelen HTTP yanıtı istemciye döndürülür.

Örnek kullanım durumu

Bir satıcının ayakkabıların ürün görselini yüklediğini ve Amazon Rekognition'ın "beyaz ayakkabılar", "spor ayakkabı" ve "dayanıklı" gibi temel özellikleri tanımladığını düşünün. Amazon Bedrock Titan AI bu bilgiyi alır ve şöyle bir ürün açıklaması oluşturur: "İşte ürün fotoğrafını temel alan bir kanvas koşu ayakkabısının taslak ürün açıklaması: Aktif yaşam tarzınız için mükemmel hafif spor ayakkabı Canvas Runner ile tanışın. Bu koşu ayakkabısı, şık ve klasik bir görünüm için deri vurgulara sahip nefes alabilen kanvas üst kısma sahiptir. Bağcıklı tasarım güvenli bir uyum sağlarken dolgulu dil ve yaka konfor sağlar. İç kısımda çıkarılabilir yastıklı iç taban ayaklarınızı destekler ve rahatlatır. EVA orta taban her adımda şoku emerek yorgunluğu azaltır. Kauçuk dış tabandaki esnek oluklar esneklik ve tutuş sağlar. Sade, retro esintili tarzıyla Canvas Runner, antrenmanlardan günlük giyime kusursuz bir şekilde geçiş yapıyor. İster ayak işlerinde koşuyor olun, ister kilometrelerce koşuyor olun, bu çok yönlü spor ayakkabı konfor ve stil içinde hareket etmenizi sağlayacak."

Tasarım ayrıntıları

Bileşenleri daha ayrıntılı olarak inceleyelim:

• Kullanıcı arayüzü:
  • Başlangıç ​​aşaması – Satıcı portalının ön ucu, satıcıların ürün resimlerini yüklemesine ve ürün listelerini görüntülemesine olanak tanır.
  • API çağrıları – Portal, görüntüleri işlemek ve açıklamalar oluşturmak için API'ler aracılığıyla arka uçla iletişim kurar.
• Amazon Tanınması:
  • Görüntü analizi – API çağrılarıyla tetiklenen Amazon Rekognition, görüntüleri analiz eder ve nesneleri, metinleri ve etiketleri algılar.
  • Etiket çıkışı – Analizden elde edilen etiket verilerinin çıktısını verir.
• Amazon Ana Kayası:
  • NLP metin oluşturma – Amazon Bedrock, metinsel açıklamalar oluşturmak için Amazon Titan doğal dil işleme (NLP) modelini kullanır.
  • Etiket entegrasyonu – Ürün açıklamalarını oluşturmak için Amazon Rekognition tarafından tespit edilen etiketleri girdi olarak alır.
  • Stil eşleştirme – Amazon Bedrock, oluşturulan açıklamaların platformun stiliyle eşleşmesini sağlamak amacıyla Amazon Titan modelleri için ince ayar yetenekleri sağlar.
• AWS Lambda'sı:
  • İşlemde – Lambda, hizmetlere yapılan API çağrılarını yönetir.
• Ürün veri tabanı:
  • Esnek veritabanı – Ürün veritabanı müşteri tercihlerine ve gereksinimlerine göre seçilir. Bunun çözümün bir parçası olarak sağlanmadığını unutmayın.

Ek özellikler

Bu çözüm yalnızca ürün açıklamaları oluşturmanın ötesine geçer. İki inanılmaz seçenek daha sunuyor:

• Metinden resim ve açıklama oluşturma – Amazon Bedrock, üretken yapay zekanın gücüyle metin açıklamalarını alabilir ve ayrıntılı ürün açıklamalarıyla birlikte ilgili görselleri oluşturabilir. Potansiyeli göz önünde bulundurun:
  • Ürünleri metinden anında görselleştirme.
  • Büyük kataloglar için görsel oluşturmayı otomatikleştirme.
  • Zengin görsellerle müşteri deneyimini geliştirmek.
  • İçerik oluşturma süresini ve maliyetlerini azaltmak.
• Açıklama geliştirme – Zaten mevcut ürün açıklamalarınız varsa Amazon Bedrock bunları geliştirebilir. Sadece metni ve istemi sağlayın; Amazon Bedrock içeriği ustaca geliştirip zenginleştirerek müşterileriniz için son derece büyüleyici ve ilgi çekici hale getirecektir.

Sonuç

E-ticaretin son derece rekabetçi dünyasında, yeniliğin ön saflarında yer almak zorunludur. Amazon Bedrock, ürün içeriklerini geliştirmek, listeleme süreçlerini optimize etmek ve satışları artırmak isteyen e-perakendeciler için dönüştürücü bir yetenek sunuyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan ürün açıklamalarının gücüyle işletmeler, müşterilerde derin yankı uyandıran ilgi çekici, bilgilendirici ve kültürel açıdan alakalı içerikler oluşturabilir. E-ticaretin geleceği geldi ve bu, Amazon Bedrock ile makine öğrenimi tarafından yönlendiriliyor.

Yapay zeka destekli ürün açıklamalarının tüm potansiyelini ortaya çıkarmaya hazır mısınız? E-ticaret platformunuzda devrim yaratmanın bir sonraki adımını atın. Ziyaret edin AWS Çözüm Kitaplığı Amazon Bedrock'un ürün açıklamalarınızı nasıl dönüştürebileceğini, süreçlerinizi nasıl kolaylaştırabileceğini ve satışlarınızı nasıl artırabileceğini keşfedin. Amazon Bedrock ile e-ticaretinizi güçlendirmenin zamanı geldi!

---

Yazarlar Hakkında

Dhaval Şah AWS'de Makine Öğrenimi konusunda uzmanlaşmış Kıdemli Çözüm Mimarıdır. Dijital yerel işletmelere güçlü bir şekilde odaklanarak müşterilerin AWS'den yararlanmalarını ve işlerini büyütmelerini sağlıyor. Bir makine öğrenimi tutkunu olarak Dhaval, olumlu değişim getiren etkili çözümler yaratma tutkusuyla hareket ediyor. Boş zamanlarında seyahat sevgisinden yararlanıyor ve ailesiyle kaliteli anların tadını çıkarıyor.

Doug Tiffan AWS'de Moda ve Giyime Yönelik Dünya Çapında Çözüm Stratejisi Başkanıdır. Doug, görevinde, hedeflerini anlamak ve en iyi çözümler konusunda onlarla uyum sağlamak için Moda ve Giyim yöneticileriyle birlikte çalışıyor. Doug'ın perakende alanında 30 yılı aşkın deneyimi vardır ve çeşitli mağazacılık ve teknoloji liderliği rollerini üstlenmektedir. Doug, Texas A&M Üniversitesi'nden BBA derecesine sahiptir ve Houston, Texas'ta bulunmaktadır.

Nikhil Sharma Amazon Web Services'te (AWS) Çözüm Mimarisi Lideridir ve kendisi ve Çözüm Mimarları ekibi, AWS müşterilerinin AWS bulut teknolojilerini ve hizmetlerini kullanarak kritik iş sorunlarını çözmelerine yardımcı olur.

Kevin Bell Seattle merkezli AWS'de Kıdemli Çözüm Mimarıdır. Yaklaşık 10 yıldır bulutta bir şeyler inşa ediyor. Onu çevrimiçi olarak GitHub'da @bellkev adıyla bulabilirsiniz.

Nipun Chagari Bay Area, CA merkezli bir Baş Çözüm Mimarıdır. Nipun, müşterilerin uygulamaları modernleştirmek ve iş hedeflerine ulaşmak için Sunucusuz teknolojiyi benimsemelerine yardımcı olma konusunda tutkuludur. Son zamanlardaki odak noktası, kuruluşların dijital dönüşümü mümkün kılmak için modern teknolojileri benimsemelerine yardımcı olmaktı. Nipun, işin dışında voleybol oynamaktan, yemek pişirmekten ve ailesiyle seyahat etmekten keyif alıyor.

Marshall Demet AWS'de, Kuzey Amerikalı müşterilerin bulutta güvenli, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli iş yükleri tasarlamasına yardımcı olan bir Çözüm Mimarıdır. Onun tutkusu, verilerin ve en yeni teknolojilerin yeni çözümlere olanak sağladığı asırlık iş sorunlarını çözmektir. Profesyonel uğraşlarının ötesinde Marshall, Colorado'nun güzel Rocky Dağları'nda yürüyüş yapmaktan ve kamp yapmaktan hoşlanıyor.

Altaaf Dawoodjee Amazon Web Service'de (AWS) Dijital Yerel İşletme (DNB) segmentinde AdTech müşterilerini destekleyen bir Çözüm Mimarı Lideridir. Teknoloji alanında 20 yılı aşkın deneyime sahiptir ve Analitik alanında derin bir uzmanlığa sahiptir. AWS bulutundan yararlanan müşterilerinin başarılı iş sonuçları elde etmesine yardımcı olma konusunda tutkulu.

Scott Bell 25 yıldan fazla teknoloji yönetimi deneyimine sahip dinamik bir lider ve yenilikçidir. Küresel kullanıcıların ve işletmelerin karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmek için teknoloji sağlama konusunda ekiplere liderlik etme ve geliştirme konusunda tutkuludur. 35'ten fazla dili destekleyen küresel teknoloji çözümleri sağlayan lider teknoloji ekipleri konusunda geniş deneyime sahiptir. Ayrıca yapay zeka ve üretken yapay zekanın işletmeleri dönüştürme biçimi ve müşterilerin mevcut karşılanmamış ihtiyaçlarını destekleme biçimi konusunda da tutkulu.

Sachin Shetti AWS'de Ana Müşteri Çözüm Yöneticisidir. Temel geçişten insanlar, süreçler ve teknoloji genelinde büyük ölçekli bulut dönüşümüne kadar her şeyi yönlendirerek işletmelerin başarılı olmasına ve bulutun benimsenmesinden önemli faydalar elde etmesine yardımcı olma konusunda tutkulu. Sachin, AWS'ye katılmadan önce 12 yılı aşkın bir süre yazılım geliştiricisi olarak çalıştı ve sağlık hizmetleri, finansal hizmetler, perakende ve sigorta alanlarında teknoloji sunumuna ve dönüşümüne liderlik eden çok sayıda üst düzey liderlik pozisyonunda bulundu. Executive MBA ve Makine Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/