今天,我们很高兴地宣布推出三项产品,这些产品将帮助您使用以下功能增强个性化客户体验: 亚马逊个性化 和生成人工智能。 无论您是在寻找托管解决方案还是构建自己的解决方案,您都可以使用这些新功能来推动您的旅程。
Amazon Personalize 是一项完全托管的机器学习 (ML) 服务,使开发人员可以轻松地向用户提供个性化体验。 它使您能够通过在网站、应用程序和有针对性的营销活动中提供个性化产品和内容推荐来提高客户参与度,而无需机器学习专业知识。 使用 食谱 (为特定用例准备的算法)由 Amazon Personalize 提供,您可以提供多样化的个性化体验,例如“为您推荐”、“经常一起购买”、下一步最佳行动指导以及具有用户细分的有针对性的营销活动。
生成式人工智能正在迅速改变企业的经营方式。 Gartner公司 预测“到 2026 年,超过 80% 的企业将使用生成式 AI API 或模型,或在生产环境中部署生成式 AI 应用程序,而 5 年这一比例还不到 2023%。” 虽然生成式人工智能可以快速创建内容,但仅靠它还不足以提供更高程度的个性化以适应个人用户不断变化和细微差别的偏好。 许多公司正在积极寻求解决方案,以使用 Amazon Personalize 和生成式 AI 来增强用户体验。
福克斯公司 (FOX) 制作和分发新闻、体育和娱乐内容。
“我们正在将生成式 AI 与 Amazon Personalize 集成,以便为我们的用户提供超个性化的体验。 Amazon Personalize 帮助我们实现了内容定制的高度自动化。 例如,应用后,FOX Sports 的赛事后内容收视率增加了 400%。 现在,我们正在利用 Amazon Bedrock 将生成式 AI 增强到我们的管道中,以帮助我们的内容编辑生成主题集合。 我们期待探索 Amazon Personalize Content Generator 和 Personalize on LangChain 等功能,为我们的用户进一步个性化这些集合。”
– Daryl Bowden,技术平台执行副总裁。
宣布推出 Amazon Personalize Content Generator,让推荐更具吸引力
Amazon Personalize 推出了 Content Generator,这是一种新的 AI 生成功能,可帮助公司通过识别推荐项目之间的主题联系来提供更具吸引力的推荐。 此功能可以将推荐体验从“购买此产品的人也购买了……”等标准短语提升为更具吸引力的口号,例如早餐食品系列的“Rise and Shine”,吸引用户点击并购买。
为了详细探讨 Amazon Personalize Content Generator 的影响,我们来看两个示例。
用例 1:电影集的轮播标题
A 微流派 是电影、音乐或其他形式媒体的更广泛类型中的一个专门子类别。 流媒体平台使用微流派来增强用户体验,让观众或听众发现符合他们特定品味和兴趣的内容。 通过推荐微流派的媒体内容,流媒体平台可以满足不同的喜好,最终提高用户的参与度和满意度。
现在,您可以使用 Amazon Personalize Content Generator 为微流派集合创建轮播标题。 首先,将用户交互和项目的数据集导入 Amazon Personalize 进行训练。 您上传的列表 itemId
值作为您的种子项目。 接下来,创建一个批量推理作业选择 使用内容生成器进行主题推荐 在 Amazon Personalize 控制台或设置上 batch-inference-job-mode
至 THEME_GENERATION
在 API 配置中。
作为批量推理输出,您将获得一组相似的项目以及每个种子项目的主题。 我们还提供项目-主题相关性分数,您可以使用它来设置阈值,以仅显示与主题密切相关的项目。 以下屏幕截图显示了输出示例:
随后,您可以将通用短语“More like X”替换为 Amazon Personalize Content Generator 的输出主题,以使推荐更具吸引力。
用例 2:营销电子邮件的主题行
电子邮件营销虽然具有成本效益,但往往会因低打开率和高退订率而苦苦挣扎。 是否打开电子邮件的决定很大程度上取决于主题行的吸引力,因为这是收件人首先看到的内容以及发件人的姓名。 然而,编写吸引人的主题行通常是乏味且耗时的。
现在,借助 Amazon Personalize Content Generator,您可以更有效地在电子邮件正文中创建引人注目的主题行或标题,从而进一步个性化您的电子邮件营销活动。 您遵循与上一个用例相同的数据提取、训练和创建批量推理作业的过程。 以下是营销电子邮件的示例,其中包含使用 Content Generator 的 Amazon Personalize 的输出,包括一组推荐的项目和生成的主题行:
这些示例展示了 Amazon Personalize Content Generator 如何帮助您创建更具吸引力的浏览体验或更有效的营销活动。 更详细的说明,请参阅 主题批次推荐.
宣布 LangChain 集成,以将 Amazon Personalize 与 LangChain 框架无缝集成
浪链 是一个功能强大的开源框架,允许与大型语言模型(LLM)集成。 法学硕士通常是多才多艺的,但可能会在需要更深入的背景和细致入微的反应的特定领域任务中遇到困难。 LangChain 使开发人员能够在此类场景中为其特定的生成式 AI 任务构建模块(代理/链)。 他们还可以通过连接和链接 LLM 提示来解决不同的问题,从而将上下文和记忆引入 LLM 中。 用例.
我们很高兴推出 LangChain 集成。 借助这一新功能,构建者可以使用 LangChain 上的 Amazon Personalize 自定义链将 Amazon Personalize 与生成式 AI 解决方案无缝集成。 为生成式 AI 解决方案添加个性化触感可帮助您与最终用户创建更加量身定制且相关的交互。 以下代码片段演示了如何调用 Amazon Personalize、检索活动或推荐程序的建议,并将其无缝地输入到 LangChain 生态系统中的生成式 AI 应用程序中。 您还可以将其用于 顺序链.
您可以使用此功能制作个性化的营销文案、生成推荐内容的简明摘要、在聊天机器人中推荐产品或内容,并利用您的创造力构建下一代客户体验。
Amazon Personalize 现在允许您在推理响应中返回元数据,以改进生成式 AI 工作流程
Amazon Personalize 现在通过启用返回项目元数据作为推理输出的一部分来改进您的生成式 AI 工作流程。 获取建议和元数据可以更方便地为法学硕士提供额外的背景信息。 这种额外的上下文,例如类型和产品描述,可以帮助模型更深入地了解项目属性,以生成更相关的内容。
Amazon Personalize 支持此功能 定制食谱 和 域优化推荐器。 创建活动或推荐程序时,您可以启用返回带有推荐结果的元数据的选项,或通过更新活动或推荐程序来调整设置。 您可以通过 Amazon Personalize API 或 Amazon Personalize 控制台选择最多 10 个元数据字段和 50 个推荐结果,以在推理调用期间返回元数据。
以下是 API 中的示例:
结论
在 AWS,我们不断代表客户进行创新。 通过推出由 Amazon Personalize 和 Amazon Bedrock 提供支持的这些新产品,我们将丰富构建者和用户体验的各个方面,从而提高效率和最终用户满意度。 要了解有关本文讨论的功能的更多信息,请查看 亚马逊个性化功能 和 亚马逊个性化开发人员指南.
作者简介
胡静文 是一位高级技术产品经理,在 Amazon Personalize 团队中负责 AWS AI/ML。 业余时间,她喜欢旅行和探索当地美食。
普拉纳夫·阿加瓦尔 是 AWS AI/ML 的高级软件工程师,致力于构建软件系统和大规模构建由 AI 驱动的推荐系统。 工作之余,他喜欢阅读、跑步和滑冰。
里沙巴·阿格拉瓦尔 是一位在 AWS 从事 AI 服务工作的高级软件工程师。 业余时间,他喜欢徒步旅行、旅行和阅读。
阿什什·拉尔 是一名高级产品营销经理,负责领导 AWS 的 AI 服务产品营销。 他拥有 9 年的营销经验,领导了智能文档处理的产品营销工作。 他在华盛顿大学获得工商管理硕士学位。
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- 柏拉图爱流。 Web3 智能。 知识放大。 访问这里。
- 柏拉图ESG。 碳, 清洁科技, 能源, 环境, 太阳能, 废物管理。 访问这里。
- 柏拉图健康。 生物技术和临床试验情报。 访问这里。
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
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