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Hoy nos complace anunciar tres lanzamientos de productos que lo ayudarán a mejorar las experiencias personalizadas de los clientes utilizando Amazon Personalize y la IA generativa. Ya sea que esté buscando una solución administrada o creando su propia solución, puede utilizar estas nuevas funciones para avanzar en su recorrido.
Amazon Personalize es un servicio de aprendizaje automático (ML) totalmente administrado que facilita a los desarrolladores ofrecer experiencias personalizadas a sus usuarios. Le permite mejorar la participación del cliente al permitir recomendaciones personalizadas de productos y contenido en sitios web, aplicaciones y campañas de marketing dirigidas sin necesidad de conocimientos de aprendizaje automático. Al utilizar recetas (algoritmos preparados para casos de uso específicos) proporcionadas por Amazon Personalize, puede ofrecer diversas experiencias de personalización, como Recomendarle, Comprar juntos con frecuencia, orientación sobre la siguiente mejor acción y campañas de marketing dirigidas con segmentación de usuarios.
La IA generativa está cambiando rápidamente la forma en que las empresas hacen negocios. Gartner predice que «para 2026, más del 80% de las empresas habrán utilizado API o modelos de IA generativa o implementado aplicaciones impulsadas por IA generativa en entornos de producción, en comparación con menos del 5% en 2023». por sí solo no es suficiente para permitir mayores niveles de personalización y adaptarse a las preferencias siempre cambiantes y matizadas de los usuarios individuales. Muchas empresas buscan activamente soluciones para mejorar las experiencias de los usuarios utilizando Amazon Personalize y la IA generativa.
FOX Corporation (FOX) produce y distribuye contenido de noticias, deportes y entretenimiento.
“Estamos integrando IA generativa con Amazon Personalize para ofrecer experiencias hiperpersonalizadas a nuestros usuarios. Amazon Personalize nos ayudó a lograr un alto nivel de automatización en la personalización de contenido. Por ejemplo, cuando se aplicó, FOX Sports experimentó un aumento del 400 % en la audiencia después de que comenzó el evento. Ahora estamos ampliando nuestra cartera para incluir IA generativa con Amazon Bedrock para ayudar a nuestros editores de contenido a crear colecciones temáticas. Esperamos explorar funciones como Amazon Personalize Content Generator y Personalize on LangChain para personalizar aún más estas colecciones para nuestros usuarios”.
– Daryl Bowden, vicepresidente ejecutivo de Plataformas Tecnológicas.
Anuncio de Amazon Personalize Content Generator para hacer que las recomendaciones sean más atractivas
Amazon Personalize ha lanzado Content Generator, una nueva función generativa impulsada por IA que ayuda a las empresas a hacer recomendaciones más convincentes al identificar conexiones temáticas entre los elementos recomendados. Esta característica puede elevar la experiencia de recomendación más allá de frases estándar como «Las personas que compraron esto también compraron…» a lemas más atractivos como «Levántate y brilla» para una colección de alimentos para el desayuno, incitando a los usuarios a hacer clic y comprar.
Para examinar en detalle el impacto de Amazon Personalize Content Generator, veamos dos ejemplos.
Caso de uso 1: títulos en carrusel para colecciones de películas
A Microgénero es una subcategoría específica dentro de un género más amplio de cine, música u otras formas de medios. Las plataformas de streaming utilizan microgéneros para mejorar las experiencias de los usuarios al permitir que los espectadores u oyentes descubran contenido que coincida con sus preferencias e intereses específicos. Al recomendar contenido multimedia con microgéneros, las plataformas de streaming satisfacen diferentes preferencias, lo que en última instancia aumenta la participación y la satisfacción del usuario.
Ahora puede utilizar Amazon Personalize Content Generator para crear títulos de carrusel para colecciones de microgéneros. Primero, importe sus interacciones de usuario y registros de elementos a Amazon Personalize para recibir capacitación. Subes una lista de itemId
Valores como tus elementos de partida. A continuación, cree un selector de trabajos de inferencia por lotes. Recomendaciones temáticas con generador de contenidos. en la consola o configuración de Amazon Personalize batch-inference-job-mode
A THEME_GENERATION
en la configuración de la API.
Como resultado de inferencia por lotes, obtiene un conjunto de elementos similares y un tema para cada elemento inicial. También proporcionamos puntuaciones de relevancia del tema de los elementos que le permiten establecer un umbral para mostrar solo los elementos que están fuertemente relacionados con el tema. La siguiente captura de pantalla muestra un ejemplo del resultado:
Luego puede reemplazar la frase genérica «Más como X» con el tema de salida de Amazon Personalize Content Generator para que las recomendaciones sean más convincentes.
Caso de uso 2: líneas de asunto para correos electrónicos de marketing
Aunque el marketing por correo electrónico es rentable, a menudo tiene problemas con bajas tasas de apertura y altas tasas de cancelación de suscripción. La decisión de abrir un correo electrónico depende crucialmente de cuán atractiva sea la línea de asunto, ya que es lo primero que ve el destinatario junto al nombre del remitente. Sin embargo, crear líneas de asunto atractivas a menudo puede resultar tedioso y llevar mucho tiempo.
Con Amazon Personalize Content Generator, ahora puede crear líneas de asunto o titulares atractivos en el cuerpo del correo electrónico de manera más eficiente, personalizando aún más sus campañas de correo electrónico. Sigue el mismo proceso de ingesta de datos, entrenamiento y creación de un trabajo de inferencia por lotes que en el caso de uso anterior. El siguiente es un ejemplo de un correo electrónico de marketing que contiene resultados de Amazon Personalize utilizando el Generador de contenido, incluido un conjunto de elementos recomendados y una línea de asunto generada:
Estos ejemplos muestran cómo Amazon Personalize Content Generator puede ayudarle a crear una experiencia de navegación más atractiva o una campaña de marketing más eficaz. Para obtener instrucciones más detalladas, consulte Recomendaciones de lotes temáticos.
Anuncio de la integración de LangChain para integrar perfectamente Amazon Personalize en el marco de LangChain
LangChain es un potente marco de código abierto que permite la integración con grandes modelos de lenguaje (LLM). Los LLM tienden a ser completos, pero pueden tener dificultades con tareas de dominios específicos que requieren un contexto más profundo y respuestas matizadas. En tales escenarios, LangChain permite a los desarrolladores crear módulos (agentes/cadenas) para sus tareas específicas de IA generativa. También pueden aportar contexto y memoria a los LLM conectando y encadenando indicaciones de LLM para resolver diferentes casos de uso.
Estamos entusiasmados de lanzar la integración de LangChain. Con esta nueva característica, los desarrolladores pueden aprovechar la cadena personalizada de Amazon Personalize en LangChain para integrar perfectamente Amazon Personalize con soluciones de inteligencia artificial generativa. Agregar un toque personalizado a las soluciones de IA generativa le permite crear interacciones más personalizadas y relevantes con los usuarios finales. El siguiente fragmento de código muestra cómo puede acceder a Amazon Personalize, obtener recomendaciones para una campaña o un recomendador e introducirlas sin problemas en sus aplicaciones de IA generativa dentro del ecosistema LangChain. También puedes usar esto para cadenas secuenciales.
Puede utilizar esta función para crear textos de marketing personalizados, crear resúmenes concisos de contenido destacado, recomendar productos o contenido en chatbots y utilizar su creatividad para crear experiencias de cliente de próxima generación.
Con Amazon Personalize, ahora puede devolver metadatos en la respuesta de inferencia para mejorar el flujo de trabajo de IA generativa
Amazon Personalize ahora mejora su flujo de trabajo de IA generativa al habilitar los metadatos de los elementos devueltos como parte del resultado de inferencia. Recibir recomendaciones junto con metadatos hace que sea más conveniente proporcionar contexto adicional a los LLM. Este contexto adicional, como el género y la descripción del producto, puede ayudar a los modelos a obtener una comprensión más profunda de los atributos del artículo para generar contenido más relevante.
Amazon Personalize admite esta función tanto para recetas personalizadas como para recomendadores optimizados para dominios. Al crear una campaña o un recomendador, puede habilitar la opción para devolver metadatos con resultados de recomendación o ajustar la configuración actualizando la campaña o el recomendador. Puede seleccionar hasta 10 campos de metadatos y 50 resultados de recomendaciones para devolver metadatos durante una llamada de inferencia, ya sea a través de la API de Amazon Personalize o la consola de Amazon Personalize.
El siguiente es un ejemplo en la API:
Diploma
En AWS, innovamos constantemente en nombre de nuestros clientes. Con el lanzamiento de estos nuevos lanzamientos de productos, impulsados por Amazon Personalize y Amazon Bedrock, enriqueceremos cada aspecto de la experiencia del constructor y del usuario, aumentando la eficiencia y la satisfacción del usuario final. Para obtener más información sobre las funciones analizadas en esta publicación, consulte Funciones de Amazon Personalize y la Guía para desarrolladores de Amazon Personalize.
Sobre los autores
Jingwen Hu es un gerente técnico senior de productos que trabaja con AWS AI/ML en el equipo de Amazon Personalize. En su tiempo libre le gusta viajar y explorar la cocina local.
Pranav Agarwal es ingeniero de software sénior en AWS AI/ML y trabaja en la arquitectura de sistemas de software y la creación de sistemas de recomendación a escala basados en IA. Fuera del trabajo, le gusta leer, correr y patinar sobre hielo.
Rishabh Agrawal es un ingeniero de software senior que trabaja en servicios de inteligencia artificial en AWS. En su tiempo libre le gusta hacer senderismo, viajar y leer.
ashish lal Es gerente senior de marketing de productos y dirige el marketing de productos para servicios de inteligencia artificial en AWS. Tiene 9 años de experiencia en marketing y dirigió los esfuerzos de marketing de productos para el procesamiento inteligente de documentos. Obtuvo su maestría en administración de empresas de la Universidad de Washington.
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