Abilitazione dei metadati nei consigli per un programma di raccomandazione di domini in Amazon Personalize

Quando crei un programma di raccomandazione, puoi abilitare l'opzione per includere i metadati degli articoli dal set di dati Items con i risultati dei consigli. Se abilitata, puoi specificare le colonne del set di dati Items nella tua richiesta di consigli. Amazon Personalize restituisce questi dati per ogni articolo nella risposta alla raccomandazione.

Puoi utilizzare i metadati per arricchire i consigli nella tua interfaccia utente, ad esempio per aggiungere i generi dei film ai caroselli. Oppure puoi utilizzarli per valutare visivamente la qualità dei consigli. Se utilizzi l'intelligenza artificiale generativa nella tua app, puoi collegare i metadati ai prompt dell'intelligenza artificiale per generare contenuti più pertinenti. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di Amazon Personalize con l'intelligenza artificiale generativa, consulta. Amazon Personalize e AI generativa

Per aggiungere metadati ai consigli, devi disporre di un set di dati Items con una colonna di metadati. Non è necessario utilizzare i metadati durante la formazione. Per informazioni sulla creazione di un set di dati, consulta. Creazione di uno schema e di un set di dati Per informazioni sull'aggiornamento dei dati in un set di dati, vedere. Aggiornamento dei dati nei set di dati dopo l'allenamento

I seguenti esempi di codice mostrano come abilitare l'opzione di includere i metadati degli elementi con AWS CLI o AWS SDKs. Per fare ciò con la console Amazon Personalize, abiliti i metadati nella pagina di configurazione avanzata quando crei il programma di raccomandazione. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di consiglieri (console).

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)