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Amazon Personalize e AI generativa

Amazon Personalize funziona bene con l'intelligenza artificiale generativa (AI generativa). Amazon Personalize Content Generator, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale generativa, può aggiungere temi coinvolgenti ai consigli in batch per articoli correlati. Content Generator è una funzionalità di intelligenza artificiale generativa gestita da Amazon Personalize.

Puoi anche utilizzare i consigli di Amazon Personalize per integrare Amazon Personalize con il tuo flusso di lavoro di intelligenza artificiale generativa e migliorare l'esperienza degli utenti. Ad esempio, puoi aggiungere consigli ai prompt generativi di intelligenza artificiale per creare contenuti di marketing personalizzati in base agli interessi di ciascun utente. Puoi anche generare riepiloghi concisi dei contenuti consigliati o consigliare prodotti o contenuti tramite i chat bot.

Il video seguente mostra come puoi migliorare i consigli con Amazon Personalize e l'intelligenza artificiale generativa.

Le seguenti funzionalità di Amazon Personalize utilizzano l'intelligenza artificiale generativa o possono aiutarti a creare soluzioni di intelligenza artificiale generativa che creano contenuti personalizzati. Per esempi di notebook Jupyter che mostrano come usare Amazon Personalize con l'intelligenza artificiale generativa, consulta Generative AI with Amazon Personalize nell'archivio di esempi di Amazon Personalize.

Consigli con temi di Content Generator

Amazon Personalize Content Generator può aggiungere temi descrittivi ai consigli in batch. Content Generator è una funzionalità di intelligenza artificiale generativa gestita da Amazon Personalize.

Quando ricevi consigli in batch con temi, Amazon Personalize Content Generator aggiunge un tema descrittivo per ogni set di articoli simili. Ad esempio, se ricevi consigli su articoli simili per un alimento per la colazione, Amazon Personalize potrebbe generare un tema come Rise and shine o Morning essentials. Puoi utilizzare il tema per sostituire un titolo generico del carosello, ad esempio Frequently bought together. Oppure potresti incorporare il tema in un'e-mail promozionale o in una campagna di marketing per nuove opzioni di menu.

Per generare temi, devi importare i dati nei set di dati Item Interactions e Items, creare una soluzione personalizzata con la ricetta Similar-Items e generare consigli in batch. I dati dell'articolo devono includere la descrizione dell'articolo e le informazioni sul titolo. Le descrizioni e i titoli dettagliati degli articoli aiutano Content Generator a creare temi più accurati e coinvolgenti.

Metadati dei consigli

Quando ricevi consigli, puoi avere i metadati di restituzione di Amazon Personalize per ogni articolo consigliato dal tuo set di dati Items. Puoi aggiungere questi metadati, insieme ai consigli di Amazon Personalize, ai tuoi prompt di intelligenza artificiale generativa per generare contenuti più accattivanti.

Ad esempio, puoi utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per creare e-mail di marketing. Puoi utilizzare i consigli di Amazon Personalize e i relativi metadati, come i generi cinematografici, come parte della progettazione tempestiva per l'intelligenza artificiale generativa. Con istruzioni personalizzate, puoi utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per creare e-mail di marketing coinvolgenti, personalizzate in base agli interessi di ciascun cliente.

Per ottenere i metadati delle raccomandazioni, devi prima completare il flusso di lavoro Amazon Personalize per importare dati e creare domini o risorse personalizzate. Quando crei un programma di raccomandazione o una campagna Amazon Personalize, abilita l'opzione per includere i metadati nei consigli. Quando ricevi consigli, puoi specificare quali colonne di dati sugli articoli desideri includere.

Codice preconfigurato per la personalizzazione LangChain

LangChain è un framework per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici. È dotato di codice creato per Amazon Personalize. Puoi utilizzare questo codice per integrare i consigli di Amazon Personalize con la tua soluzione di intelligenza artificiale generativa.

Ad esempio, puoi utilizzare il codice seguente per aggiungere consigli di Amazon Personalize per un utente alla tua catena.

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)