Amazon Personalisasi dan AI generatif - Amazon Personalize

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Amazon Personalisasi dan AI generatif

Amazon Personalize bekerja dengan baik dengan kecerdasan buatan generatif (AI generatif). Amazon Personalize Content Generator, dengan bantuan AI generatif, dapat menambahkan tema menarik ke rekomendasi batch untuk item terkait. Content Generator adalah kemampuan AI generatif yang dikelola oleh Amazon Personalize.

Anda juga dapat menggunakan rekomendasi Amazon Personalize untuk mengintegrasikan Amazon Personalize dengan alur kerja AI generatif Anda dan meningkatkan pengalaman pengguna Anda. Misalnya, Anda dapat menambahkan rekomendasi ke permintaan AI generatif untuk membuat konten pemasaran yang disesuaikan dengan minat masing-masing pengguna Anda. Anda juga dapat membuat ringkasan singkat untuk konten yang direkomendasikan, atau merekomendasikan produk atau konten melalui bot obrolan.

Video berikut menunjukkan bagaimana Anda dapat meningkatkan rekomendasi dengan Amazon Personalize dan Generative AI.

Fitur Amazon Personalize berikut menggunakan AI generatif atau dapat membantu Anda membangun solusi AI generatif yang membuat konten yang dipersonalisasi. Untuk contoh notebook Jupyter yang menunjukkan cara menggunakan Amazon Personalize dengan AI generatif, lihat Generative AI with Amazon Personalize in the Amazon Personalize samples repository.

Rekomendasi dengan tema dari Content Generator

Amazon Personalize Content Generator dapat menambahkan tema deskriptif ke rekomendasi batch. Content Generator adalah kemampuan AI generatif yang dikelola oleh Amazon Personalize.

Saat Anda mendapatkan rekomendasi batch dengan tema, Amazon Personalize Content Generator menambahkan tema deskriptif untuk setiap set item serupa. Misalnya, jika Anda mendapatkan rekomendasi item serupa untuk item makanan sarapan, Amazon Personalize mungkin menghasilkan tema seperti Rise and shine atau Morning Essentials. Anda dapat menggunakan tema untuk mengganti judul korsel generik, seperti Sering dibeli bersama. Atau Anda dapat memasukkan tema dalam email promosi atau kampanye pemasaran untuk opsi menu baru.

Untuk menghasilkan tema, Anda mengimpor data ke dalam interaksi Item dan kumpulan data Item, membuat solusi khusus dengan resep Item Serupa, dan menghasilkan rekomendasi batch. Data item Anda harus menyertakan deskripsi item dan informasi judul. Deskripsi dan judul item terperinci membantu Content Generator membuat tema yang lebih akurat dan menarik.

Metadata rekomendasi

Saat mendapatkan rekomendasi, Anda dapat memiliki metadata pengembalian Amazon Personalize tentang setiap item yang direkomendasikan dari kumpulan data Item Anda. Anda dapat menambahkan metadata ini, bersama dengan rekomendasi Amazon Personalize, ke permintaan AI generatif Anda untuk menghasilkan konten yang lebih menarik.

Misalnya, Anda mungkin menggunakan AI generatif untuk membuat email pemasaran. Anda dapat menggunakan rekomendasi Amazon Personalize dan metadatanya, seperti genre film, sebagai bagian dari rekayasa cepat untuk AI generatif. Dengan petunjuk yang dipersonalisasi, Anda dapat menggunakan AI generatif untuk membuat email pemasaran yang menarik yang disesuaikan dengan minat masing-masing pelanggan Anda.

Untuk mendapatkan metadata rekomendasi, pertama-tama Anda menyelesaikan alur kerja Amazon Personalize untuk mengimpor data dan membuat domain atau sumber daya khusus. Saat Anda membuat pemberi rekomendasi Amazon Personalize atau kampanye, aktifkan opsi untuk menyertakan metadata dalam rekomendasi. Saat Anda mendapatkan rekomendasi, Anda dapat menentukan kolom data item mana yang ingin Anda sertakan.

LangChain Kode pra-konfigurasi untuk personalisasi

LangChain adalah kerangka kerja untuk mengembangkan aplikasi yang didukung oleh model bahasa. Ini fitur kode yang dibangun untuk Amazon Personalize. Anda dapat menggunakan kode ini untuk mengintegrasikan rekomendasi Amazon Personalize dengan solusi AI generatif Anda.

Misalnya, Anda dapat menggunakan kode berikut untuk menambahkan rekomendasi Amazon Personalisasi bagi pengguna ke rantai Anda.

from aws_langchain import AmazonPersonalize from aws_langchain import AmazonPersonalizeChain from langchain.llms.bedrock import Bedrock recommender_arn="RECOMMENDER ARN" bedrock_llm = Bedrock(model_id="anthropic.claude-v2", region_name="us-west-2") client=AmazonPersonalize(credentials_profile_name="default",region_name="us-west-2",recommender_arn=recommender_arn) # Create personalize chain # Use return_direct=True if you do not want summary chain = AmazonPersonalizeChain.from_llm( llm=bedrock_llm, client=client, return_direct=False ) response = chain({'user_id': '1'}) print(response)
  • Untuk informasi tentang memulai LangChain, lihat Pendahuluan dalam LangChain dokumentasi.

  • Untuk informasi tentang menggunakan LangChain kode yang dibuat untuk Amazon Personalize, termasuk contoh kode lanjutan lainnya, lihat Ekstensi Amazon LangChain Personalisasi di AWSrepositori sampel.