通过 Amazon Bedrock 实现产品描述生成自动化

作者 : Dhaval Shah, Altaaf Dawoodjee, Nipun Chagari, Doug Tiffan, Kevin Bell, Marshall Bunch, Scott Bell, Sachin Shetti, Nikhil Sharma | 日期 : 2023 年 11 月 24 日

在电子商务迅速发展的今天，吸引人的产品描述至关重要。它往往是将潜在访问者转变为付费客户的决定性因素，或者使他们转向竞争对手的网站。手动为众多产品创建这些描述的过程非常繁琐，容易拖慢新创新的速度。这时， 的能力开始发挥作用，重新塑造了游戏规则。本文将深入探讨 AmazonBedrock 如何变革产品描述生成过程，使电子零售商能够更有效地扩展业务，同时节省宝贵的时间和资源。

关键要点

• 生成式 AI 在电子商务中的重要性，特别是在产品描述的创造上。
• Amazon Bedrock 提供高效的生成式 AI 能力，简化了产品描述的生成过程。
• 采用 AI，商家能够加速产品上线，提高销售业绩。
• 解决方案可实现文本生成描述、图像生成以及现有内容的增强。

生成式 AI 在零售中的力量

生成式 AI 正在全球高管和董事会的关注下迅速崛起，促使他们思考：“我们如何利用生成式 AI 来推动我们的业务？”在电子商务中，生成式 AI的一种极具前景的应用是利用其生成产品描述。零售商和品牌已投入大量资源进行测试，以评估最有效的描述，而生成式 AI 在这方面表现出色。

为庞大的产品目录创建引人入胜且信息丰富的产品描述是一项艰巨的任务，特别是对于全球电子商务平台而言。手动翻译和调整每个市场的产品描述消耗了大量时间和资源，导致描述的普遍性或不完整，从而降低了销售额和客户满意度。

Amazon Bedrock 的强大功能：AI 生成的产品描述

Amazon Bedrock 是一项完全管理的服务，简化了生成式 AI 开发，提供来自领先 AI 公司的高性能基础模型（FMs）。AI21 Labs 的 Jurassic-2 系列、亚马逊的 Titan、Anthropic 的 Claude、Cohere 的 Command、Meta 的 Llama 2 和 Stable Diffusion 的 Stability 无缝整合进 Amazon Bedrock，提供一套多样且强大的生成式 AI 能力，通过单一 API访问。它提供了构建生成式 AI 应用的全面能力，同时确保隐私和安全。借助 Amazon Bedrock，您可以实验各种 FMs，并使用微调和检索增强生成（RAG）等技术进行私下定制。

例如，电子商务平台可以初步生成包括大小、颜色和价格的基本产品描述。然而，Amazon Bedrock的灵活性允许这些描述细化，以整合客户评价、品牌特定语言，并突出特定产品特性，从而生成与目标受众共鸣的量身定制的描述。此外，Amazon Bedrock通过直观的 API 提供对 Amazon 和领先 AI 初创公司基础模型的访问，使整个过程顺畅高效。

使用 AI 可能对产品描述过程产生以下影响：

解决方案概述

在深入技术细节之前，让我们来看一下这个解决方案的高层次预览。该解决方案将允许您创建和管理电子商务平台的产品描述，使您的平台能够：

• 从文本生成描述 : 依托生成式 AI 的力量，Amazon Bedrock 可以将普通文本描述转化为生动、信息丰富且引人入胜的产品描述。
• 生成图像 ：除了文本，它还可以生成与产品描述完美对接的图像，增强您列表的视觉吸引力。
• 增强现有内容 ：您是否拥有现有的产品描述但需要新视角？Amazon Bedrock 可以将您当前的内容变得更加引人注目和吸引人。

该解决方案可在 中获取。我们在随附的中提供了详细的说明。README文件包含您开始所需的所有信息，从要求到部署指南。

该系统架构由几个核心组件组成：

• 用户界面（UI）门户 ：这是供供应商上传产品图片的用户界面。
• Amazon Rekognition ： 是一项图像分析服务，能够检测图像中的对象、文本和标签。
• Amazon Bedrock ：Amazon Bedrock 中的基础模型使用 Amazon Rekognition 检测到的标签生成产品描述。
• AWS Lambda ： 提供无服务器计算以进行处理。
• 产品数据库 ：中心存储库存储供应商产品、图像、标签和生成的描述。您可以选择任何数据库。在此解决方案中，所有存储均在 UI 中完成。
• 管理门户 ：该门户提供系统和产品列表的监督，确保平稳运行，这部分不包括在解决方案中，为了理解而添加。

以下图示说明了系统内的数据流和交互过程。

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示例用例

假设一个供应商上传了一张鞋子的产品图片，而 Amazon Rekognition 识别出如“白鞋”、“运动鞋”和“耐用”等关键特征。AmazonBedrock Titan AI 采用这些信息生成产品描述，例如：“这是基于产品照片的帆布跑鞋的初步产品描述：Introducing the CanvasRunner，适合您积极生活方式的轻量运动鞋。此跑鞋具有透气的帆布上部和皮革装饰，展现时尚经典外观。系带设计提供牢固贴合，而带衬垫的鞋舌和鞋领增加舒适度。内部可拆卸的海绵鞋垫为脚部提供支撑和舒适。EVA中底在每一步吸收冲击，减轻疲劳。橡胶外底的灵活槽确保灵活性和抓地力。凭借其简单、复古风格，Canvas Runner可以轻松从锻炼过渡到日常穿着。不论是跑腿还是长跑，这款多功能运动鞋都将让您舒适而时尚地出行。”

设计详细信息

让我们更详细地探索组件：

• 用户界面 ：
• 前端 ：供应商门户的前端允许供应商上传产品图片，并展示产品列表。
• API 调用 ：此门户通过 API 与后端通信以处理图像和生成描述。
• Amazon Rekognition ：
• 图像分析 ：通过 API 调用触发，Amazon Rekognition 分析图像并检测对象、文本和标签。
• 标签输出 ：它输出来自分析的标签数据。
• Amazon Bedrock ：
• NLP 文本生成 ：Amazon Bedrock 使用 Amazon Titan 自然语言处理 (NLP) 模型生成文本描述。
• 标签集成 ：通过 Amazon Rekognition 检测到的标签作为输入生成产品描述。
• 风格匹配 ：Amazon Bedrock 提供对 Amazon Titan 模型的微调能力，确保生成的描述与平台的风格相匹配。
• AWS Lambda ：
• 处理 ：Lambda 处理对各服务的 API 调用。
• 产品数据库 ：
• 灵活的数据库 ：产品数据库根据客户偏好和需求进行选择。注意，解决方案中不提供此部分。

附加功能

此解决方案不仅限于生成产品描述。还提供两个额外的令人惊叹的选项：

• 从文本生成图像和描述 ：借助生成式 AI 的力量，Amazon Bedrock 能够将文本描述转换为相应的图像以及详细的产品描述。考虑到潜力：
• 立即将文本可视化为产品。
• 为庞大的产品目录自动创建图像。
• 通过丰富的视觉效果增强客户体验。
• 减少内容创建时间和成本。
• 描述增强 ：如果您已有现有的产品描述，Amazon Bedrock 可以对其进行增强。只需提供文本和提示，Amazon Bedrock 将巧妙地增强和丰富内容，使其对客户更加引人入胜。

结论

在竞争激烈的电子商务环境中，保持创新的前沿至关重要。Amazon Bedrock为希望改善产品内容、优化产品列表流程和推动销售的电子零售商提供了变革性能力。借助 AI生成的产品描述，企业可以创建引人注目、信息丰富且符合文化的内容，与客户产生深刻共鸣。电子商务的未来已经到来，而这一切都是通过 Amazon Bedrock的机器学习推动的。

您准备好释放 AI 驱动的产品描述的全部潜力了吗？迈出下一步，彻底改造您的电子商务平台。访问 ，探索 Amazon Bedrock如何改变您的产品描述，简化流程，提升销售。是时候利用 Amazon Bedrock 超级增强您的电子商务业务了！

作者介绍

Dhaval Shah 是 AWS 的高级解决方案架构师，专注于机器学习。他专注于数字原生业务，帮助客户利用 AWS推动业务增长。作为一个机器学习爱好者，Dhaval 追求创造有影响力的解决方案，以带来积极的变化。他在闲暇时间热爱旅行并珍惜与家人共度的时光。

Doug Tiffan 是 AWS 全球时尚和服装解决方案战略负责人。在这个角色中，Doug与时尚和服装高管合作，了解他们的目标，并与他们协调最佳解决方案。Doug 在零售领域拥有超过 30 年的经验，担任过多个商品和技术领导职务，毕业于德克萨斯 A&M 大学，目前居住在德克萨斯州休斯顿。

Nikhil Sharma 是亚马逊网络服务 (AWS) 的解决方案架构领导者，他和他的解决方案架构团队帮助 AWS 客户利用 AWS云技术和服务解决关键业务挑战。

Kevin Bell 是 AWS 的高级解决方案架构师，驻扎在西雅图。他在云端构建方面已有大约 10 年的经验。您可以在 GitHub 上通过 @bellkev 找到他。

Nipun Chagari 是驻加州湾区的首席解决方案架构师。他热衷于帮助客户采用无服务器技术以现代化应用程序，实现业务目标。最近，他专注于协助组织采用现代技术以促进数字化转型。除了工作，Nipun喜欢打排球、烹饪和与家人旅行。

Marshall Bunch 是 AWS的解决方案架构师，帮助北美客户在云中设计安全、可扩展和具有成本效益的工作负载。他热衷于利用数据和新技术解决古老的业务问题。除专业追求外，Marshall喜欢在科罗拉多州美丽的落基山脉徒步旅行和露营。

Altaaf Dawoodjee 是支持 AWS 数字原生商业 (DNB) 领域广告技术客户的解决方案架构师领导者。他有超过 20年的技术经验，在分析方面具有深入的专业知识。他热忱于帮助客户利用 AWS 云推动成功的业务成果。

Scott Bell 是一位拥有 25年以上科技管理经验的动态领导者和创新者。他热衷于领导和发展团队，为全球用户和商业需求提供技术支持。他在领导提供支持 35种语言的全球技术解决方案的技术团队方面拥有丰富经验，并对 AI 和生成式 AI 如何改变商业及满足客户当前未满足的需求充满热情。

Sachin Shetti 是 AWS的首席客户解决方案经理。他热忱于帮助企业获得成功，实现由云采纳带来的显著利益，推动从基本迁移到大规模云转型的方方面面，涵盖人员、流程和技术。在加入 AWS之前，Sachin 拥有超过 12 年的软件开发经验，并担任多个高级领导职位，负责推动技术交付和医疗、金融服务、零售及保险领域的转型。他拥有高管 MBA和机械工程学士学位。