Сьогодні ми раді оголосити про три запуску, які допоможуть вам покращити персоналізований досвід клієнтів за допомогою Амазонка персоналізувати і генеративний ШІ. Незалежно від того, чи шукаєте ви кероване рішення чи створюєте власне, ви можете використовувати ці нові можливості, щоб покращити свою подорож.
Amazon Personalize — це повністю керована служба машинного навчання (ML), яка дозволяє розробникам легко надавати користувачам персоналізований досвід. Це дає змогу покращити залучення клієнтів, створюючи персоналізовані рекомендації щодо продуктів і вмісту на веб-сайтах, у програмах і цільових маркетингових кампаніях, не потребуючи досвіду ML. Використання рецепти (алгоритми, підготовлені для конкретних випадків використання), надані Amazon Personalize, ви можете запропонувати різноманітні можливості персоналізації, як-от «рекомендуємо вам», «часто купуємо разом», вказівки щодо наступних найкращих дій і цільові маркетингові кампанії з сегментацією користувачів.
Generative AI швидко змінює спосіб ведення бізнесу підприємствами. Gartner прогнозує, що «до 2026 року понад 80% підприємств використовуватимуть генеративні API чи моделі штучного інтелекту або розгортатимуть генеративні програми з підтримкою штучного інтелекту у виробничих середовищах, порівняно з менш ніж 5% у 2023 році». Хоча генеративний штучний інтелект може швидко створювати контент, його одного недостатньо, щоб забезпечити вищий ступінь персоналізації для адаптації до постійно мінливих і нюансованих уподобань окремих користувачів. Багато компаній активно шукають рішення для покращення взаємодії з користувачем за допомогою Amazon Personalize і генеративного штучного інтелекту.
Корпорація Фокс (FOX) виробляє та розповсюджує новини, спорт і розважальний контент.
«Ми інтегруємо генеративний штучний інтелект з Amazon Personalize, щоб надати нашим користувачам гіперперсоналізований досвід. Amazon Personalize допоміг нам досягти високого рівня автоматизації налаштування вмісту. Наприклад, FOX Sports відчув 400% збільшення кількості переглядів вмісту після події. Зараз ми доповнюємо генеративний штучний інтелект за допомогою Amazon Bedrock у нашому конвеєрі, щоб допомогти нашим редакторам вмісту створювати тематичні колекції. Ми з нетерпінням чекаємо на вивчення таких функцій, як Amazon Personalize Content Generator і Personalize на LangChain, щоб ще більше персоналізувати ці колекції для наших користувачів».
– Деріл Боуден, виконавчий віце-президент із технологічних платформ.
Оголошення Amazon Personalize Content Generator, щоб зробити рекомендації більш переконливими
Amazon Personalize запустила Content Generator, нову генеративну функцію на основі ШІ, яка допомагає компаніям робити рекомендації більш переконливими, визначаючи тематичні зв’язки між рекомендованими елементами. Ця можливість може підвищити досвід рекомендацій за межі стандартних фраз на кшталт «Люди, які купили це, також купили…» до більш привабливих слоганів, таких як «Підйом і сяй» для колекції продуктів для сніданку, спонукаючи користувачів клацати та купувати.
Щоб детально дослідити вплив Amazon Personalize Content Generator, розглянемо два приклади.
Варіант використання 1: Карусельні назви для колекцій фільмів
A мікрожанр це спеціалізована підкатегорія в рамках ширшого жанру кіно, музики чи інших форм медіа. Потокові платформи використовують мікрожанри для покращення взаємодії з користувачем, дозволяючи глядачам або слухачам відкривати вміст, який відповідає їхнім конкретним смакам та інтересам. Рекомендуючи медіаконтент із мікрожанрами, потокові платформи задовольняють різноманітні вподобання, зрештою підвищуючи залученість і задоволення користувачів.
Тепер ви можете використовувати Amazon Personalize Content Generator для створення карусельних заголовків для колекцій мікрожанрів. По-перше, імпортуйте набори даних про взаємодію користувачів і елементи в Amazon Personalize для навчання. Ви завантажуєте список itemId
значення як ваші вихідні елементи. Далі створіть вибірку завдання пакетного висновку Тематичні рекомендації з Генератором вмісту на консолі або налаштуваннях Amazon Personalize batch-inference-job-mode
до THEME_GENERATION
у конфігурації API.
Як результат пакетного висновку ви отримаєте набір подібних елементів і тему для кожного початкового елемента. Ми також надаємо оцінки релевантності предметів за темою, які можна використовувати, щоб установити порогове значення для відображення лише елементів, тісно пов’язаних із темою. На наступному знімку екрана показано приклад результату:
Згодом ви можете замінити загальну фразу «Більше як X» на вихідну тему з Amazon Personalize Content Generator, щоб зробити рекомендації більш переконливими.
Випадок використання 2: рядки теми маркетингових електронних листів
Маркетинг електронною поштою, хоча й економічно ефективний, часто бореться з низькими показниками відкриття та високими показниками відписок. Рішення відкрити електронний лист залежить від того, наскільки привабливим є рядок теми, оскільки це перше, що бачать одержувачі разом з іменем відправника. Однак написання привабливих рядків теми часто може бути виснажливим і трудомістким.
Тепер за допомогою Amazon Personalize Content Generator ви можете ефективніше створювати привабливі теми або заголовки в тілі електронної пошти, ще більше персоналізуючи свої кампанії електронної пошти. Ви виконуєте той самий процес прийому даних, навчання та створення завдання пакетного висновку, що й у попередньому випадку використання. Нижче наведено приклад маркетингового електронного листа, який містить вихідні дані Amazon Personalize за допомогою Content Generator, включаючи набір рекомендованих елементів і створений рядок теми:
Ці приклади демонструють, як Amazon Personalize Content Generator може допомогти вам створити більш привабливий досвід перегляду або більш ефективну маркетингову кампанію. Для отримання більш детальних інструкцій див Рекомендації по тематичним пакетам.
Оголошення про інтеграцію LangChain для безпроблемної інтеграції Amazon Personalize із структурою LangChain
LangChain це потужний фреймворк із відкритим вихідним кодом, який дозволяє інтегрувати великі мовні моделі (LLM). LLM, як правило, є універсальними, але можуть мати проблеми з предметно-специфічними завданнями, де потрібен глибший контекст і нюансовані відповіді. У таких сценаріях LangChain дає розробникам можливість створювати модулі (агенти/ланцюги) для своїх конкретних генеративних завдань ШІ. Вони також можуть вводити контекст і пам’ять у LLM, з’єднуючи та об’єднуючи підказки LLM для вирішення змін випадки використання.
Ми раді запустити інтеграцію LangChain. Завдяки цій новій можливості розробники можуть використовувати спеціальний ланцюжок Amazon Personalize на LangChain, щоб легко інтегрувати Amazon Personalize із генеративними рішеннями ШІ. Додавання персоналізованого штриха до генеративних рішень штучного інтелекту допоможе вам створити більш адаптовану та актуальну взаємодію з кінцевими користувачами. Наведений нижче фрагмент коду демонструє, як можна викликати Amazon Personalize, отримати рекомендації для кампанії чи рекомендації та безперешкодно ввести їх у свої генеративні додатки ШІ в екосистемі LangChain. Ви також можете використовувати це для послідовні ланцюги.
Ви можете використовувати цю можливість, щоб створювати персоналізовані маркетингові копії, генерувати стислі підсумки для рекомендованого вмісту, рекомендувати продукти чи вміст у чат-ботах, а також створювати клієнтський досвід наступного покоління завдяки своїй творчості.
Amazon Personalize тепер дає змогу повертати метадані у відповідь на висновок, щоб покращити генеративний робочий процес ШІ
Amazon Personalize тепер покращує ваш генеративний робочий процес штучного інтелекту, увімкнувши метадані повернення елемента як частину вихідних даних. Отримання рекомендацій разом із метаданими робить більш зручним надання додаткового контексту LLM. Цей додатковий контекст, як-от опис жанру та продукту, може допомогти моделям отримати глибше розуміння атрибутів товару для створення більш релевантного вмісту.
Amazon Personalize підтримує цю можливість для обох індивідуальні рецепти та Рекомендатори, оптимізовані для домену. Під час створення кампанії чи рекомендації ви можете ввімкнути опцію повернення метаданих із результатами рекомендацій або змінити налаштування, оновивши кампанію чи рекомендацію. Ви можете вибрати до 10 полів метаданих і 50 результатів рекомендацій, щоб повернути метадані під час виклику логічного висновку за допомогою API Amazon Personalize або консолі Amazon Personalize.
Нижче наведено приклад API:
Висновок
В AWS ми постійно впроваджуємо інновації від імені наших клієнтів. Представляючи ці нові запуски на основі Amazon Personalize і Amazon Bedrock, ми збагатимо кожен аспект розробника та взаємодії з користувачем, підвищивши ефективність і задоволеність кінцевих користувачів. Щоб дізнатися більше про можливості, які обговорюються в цій публікації, перегляньте Функції Amazon Personalize і Посібник розробника Amazon Personalize.
Про авторів
Цзінвен Ху є старшим менеджером із технічних продуктів, який працює з AWS AI/ML у команді Amazon Personalize. У вільний час вона любить подорожувати та вивчати місцеву їжу.
Пранав Агарвал є старшим інженером-програмістом AWS AI/ML і працює над архітектурою систем програмного забезпечення та створенням систем рекомендацій на основі штучного інтелекту в масштабі. Поза роботою він любить читати, бігати та кататися на ковзанах.
Рішабх Агравал є старшим інженером-програмістом, який працює над послугами ШІ в AWS. У вільний час захоплюється походами, подорожами та читанням.
Ашиш Лал є старшим менеджером з маркетингу продуктів, який керує маркетингом продуктів для послуг ШІ в AWS. Він має 9 років досвіду роботи в маркетингу та очолював зусилля з маркетингу продуктів для інтелектуальної обробки документів. Він отримав ступінь магістра з ділового адміністрування у Вашингтонському університеті.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 125
- 13
- 14
- 17
- 2023
- 2026
- 22
- 24
- 29
- 36
- 39
- 40
- 50
- 7
- 9
- a
- МЕНЮ
- Achieve
- дії
- активно
- пристосовувати
- додати
- Додатковий
- адміністрація
- AI
- Послуги ШІ
- Можливість
- AI / ML
- алгоритми
- Вирівнює
- Дозволити
- дозволяє
- тільки
- по
- Також
- хоча
- Amazon
- Амазонка персоналізувати
- Amazon Web Services
- an
- та
- Оголосити
- Антропний
- API
- Інтерфейси
- привабливий
- застосування
- прикладної
- ЕСТЬ
- AS
- зовнішній вигляд
- допомогу
- At
- привабливий
- Атрибути
- Автоматизація
- AWS
- BE
- оскільки
- імені
- КРАЩЕ
- між
- За
- тіло
- обидва
- куплений
- сніданок
- ширше
- Перегляд
- будувати
- будівельник
- будівельники
- Створюємо
- бізнес
- але
- by
- call
- Кампанія
- Кампанії
- CAN
- можливості
- можливості
- карусель
- випадок
- випадків
- догоджати
- ланцюг
- ланцюга
- chatbots
- перевірка
- Очищення
- клацання
- код
- збір
- Колекції
- Колони
- Комедія
- Компанії
- переконливий
- лаконічний
- конфігурація
- З'єднувальний
- Зв'язки
- Консоль
- постійно
- зміст
- контекст
- Зручний
- рентабельним
- виробити
- створювати
- створення
- креативність
- виготовлений на замовлення
- клієнт
- Залучення клієнтів
- Клієнти
- настройка
- дані
- набори даних
- рішення
- глибше
- дефолт
- Ступінь
- доставляти
- демонструє
- залежить
- розгорнути
- description
- деталь
- докладно
- Розробник
- розробників
- відкрити
- обговорювалися
- Різне
- do
- документ
- управляти
- під час
- кожен
- легко
- екосистема
- editors
- Ефективний
- ефективність
- продуктивно
- зусилля
- без зусиль
- або
- ПОВЕРНЕНО
- піднесення
- повноваження
- включіть
- включений
- дозволяє
- дозволяє
- зачеплення
- залучення
- інженер
- підвищувати
- приємний
- досить
- збагачувати
- підприємств
- розваги
- заманливо
- середовищах
- постійно змінюється
- Кожен
- приклад
- Приклади
- збуджений
- виконавчий
- досвід
- досвідчений
- Досліди
- експертиза
- дослідити
- Дослідження
- риси
- жінка
- Поля
- Фільм
- Перший
- стежити
- після
- харчування
- для
- форми
- Вперед
- лисиця
- Рамки
- від
- повністю
- далі
- Отримувати
- Gartner
- породжувати
- генерується
- генеративний
- Генеративний ШІ
- generator
- жанр
- Жанри
- отримати
- отримання
- є
- керівництво
- Мати
- he
- Headlines
- допомога
- допоміг
- допомагає
- її
- Високий
- вище
- його
- Як
- Однак
- HTML
- HTTPS
- ідентифікує
- Impact
- імпорт
- удосконалювати
- поліпшується
- in
- У тому числі
- об'єднує
- Augmenter
- зростаючий
- індивідуальний
- інноваційний
- вхід
- екземпляр
- інструкції
- інтегрувати
- Інтеграція
- інтеграція
- Розумний
- Інтелектуальна обробка документів
- Взаємодії
- інтереси
- в
- вводити
- введення
- IT
- пунктів
- робота
- подорож
- JPG
- мова
- великий
- запуск
- запущений
- запуски
- вести
- Веде за собою
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- Led
- менше
- рівні
- життя
- як
- Лінія
- ліній
- список
- слухачів
- LLM
- місцевий
- подивитися
- шукати
- низький
- машина
- навчання за допомогою машини
- зробити
- РОБОТИ
- вдалося
- менеджер
- багато
- Маркетинг
- магістра
- Може..
- Медіа
- пам'ять
- метадані
- ML
- Моделі
- Модулі
- більше
- фільм
- кіно
- музика
- ім'я
- необхідний
- Нові
- новини
- наступний
- наступне покоління
- ніч
- немає
- зараз
- of
- пропонувати
- часто
- on
- тільки
- відкрити
- з відкритим вихідним кодом
- оптимізований
- варіант
- or
- порядок
- Інше
- наші
- з
- вихід
- поза
- власний
- частина
- Втілення
- Уособлювати
- Персоналізовані
- фрази
- трубопровід
- Платформи
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- пошта
- влада
- Харчування
- потужний
- Живлення
- Прогнози
- переваги
- підготовлений
- президент
- попередній
- процес
- обробка
- випускає
- Product
- менеджер по продукції
- Production
- Продукти
- підказок
- забезпечувати
- за умови
- покупка
- швидко
- ставки
- читання
- готовий
- одержувачів
- рекомендувати
- Рекомендація
- рекомендації
- рекомендований
- рекомендуючи
- послатися
- пов'язаний
- актуальність
- доречний
- замінювати
- вимагається
- відповідь
- відповіді
- результати
- повертати
- рутина
- біг
- то ж
- задоволення
- шкала
- сценарії
- плавно
- побачити
- насіння
- пошук
- сегментація
- вибрати
- вибирає
- старший
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- установка
- вона
- Показувати
- демонстрації
- Шоу
- аналогічний
- уривок
- Софтвер
- Інженер-програміст
- рішення
- Рішення
- ВИРІШИТИ
- спеціалізований
- конкретний
- SPORTS
- standard
- починається
- потоковий
- сильний
- сильно
- боротьба
- сутички
- тема
- такі
- Опори
- Systems
- з урахуванням
- цільове
- завдання
- смаки
- команда
- технічний
- Технологія
- ніж
- Що
- Команда
- їх
- тематичні
- тема
- Тематичні
- Ці
- вони
- річ
- це
- ті
- три
- поріг
- через
- час
- трудомісткий
- назви
- до
- торкатися
- Навчання
- Перетворення
- перетворення
- Подорож
- два
- типово
- Зрештою
- розуміння
- університет
- оновлення
- us
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- користувач
- User Experience
- користувачі
- використовує
- використання
- комунальні послуги
- Вакуум
- Цінності
- різний
- різнобічний
- віце
- Віцепрезидент
- глядачів
- Вашингтон
- we
- Web
- веб-сервіси
- веб-сайти
- коли
- Чи
- в той час як
- ВООЗ
- волі
- з
- в
- Work
- робочий
- робочий
- працює
- років
- Ти
- вашу
- зефірнет