Habilitar los metadatos en las recomendaciones para un recomendador de dominios en Amazon Personalize

Al crear un recomendador, puede habilitar la opción para incluir los metadatos de los elementos de su conjunto de datos de elementos en los resultados de las recomendaciones. Si está habilitada, puede especificar las columnas del conjunto de datos de elementos en su solicitud de recomendaciones. Amazon Personalize devuelve estos datos para cada elemento en la respuesta a la recomendación.

Puede usar metadatos para enriquecer las recomendaciones de la interfaz de usuario, por ejemplo, agregar los géneros de las películas a los carruseles. También puede usarlos para evaluar la calidad de las recomendaciones de manera visual. Si usa IA generativa en la aplicación, puede conectar los metadatos a las indicaciones de la IA a fin de generar contenido más relevante. Para obtener más información sobre el uso de Amazon Personalize con la IA generativa, consulte Amazon Personalize y la IA generativa.

Para agregar metadatos a las recomendaciones, debe tener un conjunto de datos de elementos con una columna de metadatos. No es necesario usar los metadatos en el entrenamiento. Para obtener información sobre cómo crear un conjunto de datos, consulte Crear un esquema y un conjunto de datos. Para obtener información sobre la actualización de los datos de un conjunto de datos, consulteActualización de datos en conjuntos de datos después del entrenamiento.

En los siguientes ejemplos de código se muestra cómo habilitar la opción de incluir metadatos de elementos en el AWS CLI o el AWS SDKs. Para ello, con la consola Amazon Personalize, habilita los metadatos en la página de configuración avanzada al crear el recomendador. Para obtener más información, consulte Creación de generadores de recomendaciones (consola).

aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group \
--recipe-arn recipe ARN \
--recommender-config "{\"enableMetadataWithRecommendations\": "true"}"

import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'recipe name',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {"enableMetadataWithRecommendations": True}
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)