Crea esperienze personalizzate straordinarie con Amazon Personalize e l’IA generativa

Crea esperienze personalizzate straordinarie con Amazon Personalize e l'IA generativa' - Suggerimenti per rendere il titolo più accattivante

Oggi siamo entusiasti di annunciare tre lanci che ti aiuteranno a migliorare le esperienze personalizzate dei clienti utilizzando Amazon Personalize e l’IA generativa. Che tu stia cercando una soluzione gestita o stia costruendo la tua, puoi utilizzare queste nuove capacità per alimentare il tuo percorso.

Amazon Personalize è un servizio di apprendimento automatico completamente gestito che facilita ai sviluppatori la fornitura di esperienze personalizzate ai loro utenti. Consente di migliorare l’interazione con i clienti fornendo raccomandazioni personalizzate di prodotti e contenuti su siti web, applicazioni e campagne di marketing mirate, senza alcuna competenza in materia di apprendimento automatico. Utilizzando ricette (algoritmi preparati per casi d’uso specifici) fornite da Amazon Personalize, puoi offrire esperienze di personalizzazione diverse come “consigliati per te”, “acquistati spesso insieme”, suggerimenti per le prossime migliori azioni e campagne di marketing mirate con segmentazione degli utenti.

L’IA generativa sta rapidamente trasformando il modo in cui le aziende conducono il loro business. Gartner prevede che “entro il 2026, più dell’80% delle aziende avrà utilizzato API o modelli di IA generativa o avrà implementato applicazioni abilitate all’IA generativa in ambienti di produzione, rispetto a meno del 5% nel 2023.” Sebbene l’IA generativa possa creare rapidamente contenuti, da sola non è sufficiente per fornire un grado superiore di personalizzazione adattandosi alle preferenze sempre mutevoli e sfumate degli utenti individuali. Molte aziende stanno cercando attivamente soluzioni per migliorare l’esperienza utente utilizzando Amazon Personalize e l’IA generativa.

FOX Corporation (FOX) produce e distribuisce notizie, sport e contenuti di intrattenimento.

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“Stiamo integrando l’IA generativa con Amazon Personalize al fine di offrire esperienze iper-personalizzate ai nostri utenti. Amazon Personalize ci ha aiutato a ottenere un alto livello di automazione nella personalizzazione dei contenuti. Ad esempio, FOX Sports ha registrato un aumento del 400% nella visualizzazione dei contenuti post-evento quando applicato. Ora stiamo potenziando l’IA generativa con Amazon Bedrock nel nostro flusso di lavoro al fine di aiutare i nostri editor di contenuti a generare collezioni a tema. Non vediamo l’ora di esplorare funzionalità come Amazon Personalize Content Generator e Personalize on LangChain per personalizzare ulteriormente quelle collezioni per i nostri utenti.”

– Daryl Bowden, Vicepresidente Esecutivo delle Piattaforme Tecnologiche.

Annuncio di Amazon Personalize Content Generator per rendere le raccomandazioni più coinvolgenti

Amazon Personalize ha lanciato Content Generator, una nuova funzionalità potenziata da IA generativa che aiuta le aziende a rendere le raccomandazioni più coinvolgenti identificando connessioni tematiche tra gli articoli consigliati. Questa capacità può elevar

{"input":{"itemId":"40"},"output":{"recommendedItems":["36","50","44","22","21","29","3","1","2","39"],"theme":"Film con una forte protagonista femminile","itemsThemeRelevanceScores":[0.19994527,0.183059963,0.17478035,0.1618133,0.1574806,0.15468733,0.1499242,0.14353688,0.13531424,0.10291852]}}{"input":{"itemId":"43"},"output":{"recommendedItems":["50","21","36","3","17","2","39","1","10","5"],"theme":"Film romantici per una serata accogliente","itemsThemeRelevanceScores":[0.184988,0.1795761,0.11143453,0.0989443,0.08258403,0.07952615,0.07115086,0.0621634,-0.138913,-0.188913]}}...

Successivamente è possibile sostituire la frase generica “Più simile a X” con il tema di uscita da Amazon Personalize Content Generator per rendere le raccomandazioni più coinvolgenti.

Caso d’uso 2: Oggetti per e-mail di marketing

Il marketing via email, sebbene economico, spesso lotta con un basso tasso di apertura e un elevato tasso di disiscrizione. La decisione di aprire un’e-mail dipende criticamente da quanto attraente è la riga dell’oggetto, poiché è la prima cosa che i destinatari vedono insieme al nome del mittente. Tuttavia, scrivere righe di oggetto accattivanti può spesso essere noioso e richiedere molto tempo.

Ora, con Amazon Personalize Content Generator, è possibile creare righe di oggetto o titoli coinvolgenti nel corpo dell’e-mail in modo più efficiente, personalizzando ulteriormente le campagne di email. Si segue lo stesso processo di ingestione dei dati, addestramento e creazione di un lavoro di inferenza batch come nel caso d’uso precedente. Di seguito è riportato un esempio di una e-mail di marketing che incorpora l’output di Amazon Personalize usando Content Generator, inclusi un insieme di oggetti consigliati e una riga di oggetto generata:

Oggetto: Prodotti per la pulizia che renderanno la tua vita scintillante!

Cara <nome utente>, sei pronta a trasformare la tua routine di pulizia in un’esperienza senza sforzo e piacevole? Esplora le nostre selezioni di alto livello: Aspirapolvere Robot <immagine>, Kit per la pulizia delle finestre <immagine>, Spazzole per la pulizia con manici ergonomici <immagine>, Panni in microfibra <immagine>, Spray per la pulizia eco-friendly <immagine>

Questi esempi mostrano come Amazon Personalize Content Generator possa aiutarti a creare un’esperienza di navigazione più coinvolgente o una campagna di marketing più efficace. Per istruzioni più dettagliate, consulta Raccomandazioni batch tematiche.

Annuncio dell’integrazione di LangChain per integrare in modo fluido Amazon Personalize con il framework LangChain

LangChain è un potente framework open-source che consente l’integrazione con grandi modelli di linguaggio (LLM). I LLM sono tipicamente versatili ma possono avere difficoltà con compiti specifici del dominio in cui è necessario un contesto più approfondito e risposte nuancate. LangChain offre agli sviluppatori la possibilità di creare moduli (agenti/catene) per i loro specifici compiti AI generativi. Possono anche introdurre contesto e memoria nei LLM collegando e concatenando le prompt dei LLM per gestire diversi casi d’uso.

Siamo entusiasti di lanciare l’integrazione di LangChain. Con questa nuova capacità, gli sviluppatori possono utilizzare la catena personalizzata di Amazon Personalize su LangChain per integrare in modo fluente Amazon Personalize con soluzioni AI generative. Aggiungere un tocco personalizzato alle soluzioni AI generative consente di creare interazioni più personalizzate e pertinenti con gli utenti finali. Il seguente frammento di codice dimostra come è possibile invocare Amazon Personalize, recuperare le raccomandazioni per una campagna o un recommender e alimentarle in modo fluido nelle applicazioni AI generative all’interno dell’ecosistema LangChain. È possibile utilizzarlo anche per catene sequenziali.

from langchain.utilities import AmazonPersonalizefrom langchain.chains import AmazonPersonalizeChainfrom langchain.llms.bedrock import Bedrockrecommender_arn="<insert_arn>"client=AmazonPersonalize(recommender_arn=recommender_arn, credentials_profile_name="default",region_name="us-west-2")bedrock_llm = Bedrock(model_id="anthropic.claude-v2", region_name="us-west-2")# Crea una catena di personalizzazionechain = AmazonPersonalizeChain.from_llm( llm=bedrock_llm, client=client)response = chain({'user_id': '1'})

Puoi usare questa funzionalità per creare copie di marketing personalizzate, generare sintesi concise per contenuti consigliati, consigliare prodotti o contenuti nei chatbot e creare esperienze cliente di prossima generazione con la tua creatività.

Amazon Personalize ora ti consente di restituire metadati nella risposta di inferenza per migliorare il flusso di lavoro dell’IA generativa

Amazon Personalize migliora ora il tuo flusso di lavoro dell’IA generativa consentendo di restituire i metadati dell’elemento come parte dell’uscita di inferenza. Ottenere raccomandazioni insieme ai metadati rende più comodo fornire ulteriore contesto agli LLM. Questo contesto aggiuntivo, come genere e descrizione del prodotto, può aiutare i modelli a comprendere meglio gli attributi dell’elemento per generare contenuti più pertinenti.

Amazon Personalize supporta questa funzionalità sia per le ricette personalizzate che per i raccomandatori ottimizzati per dominio. Durante la creazione di una campagna o di un raccomandatore, puoi abilitare l’opzione di restituire i metadati insieme ai risultati delle raccomandazioni o modificare l’impostazione aggiornando la campagna o il raccomandatore. Puoi selezionare fino a 10 campi di metadati e 50 risultati di raccomandazione per restituire i metadati durante una chiamata di inferenza, sia tramite l’API di Amazon Personalize che tramite la console di Amazon Personalize.

Ecco un esempio nell’API:

## Crea una campagna con i metadati abilitatiexample_name = 'campagna_con_metadati_abilitati'create_campaign_response = personalize.create_campaign(    name = example_name,    solutionVersionArn = example_solution_version_arn,    minProvisionedTPS = 1,    campaignConfig = {"enableMetadataWithRecommendations": True})## Ottieni raccomandazioni con colonne di metadatimetadataMap = {"ITEMS": ["generi", "num"]}response = personalize_runtime.get_recommendations(campaignArn=example_campaign_arn,     userId="0001", itemId="0002", metadataColumns=metadataMap, numResults=2)     ## Esempio di risposta con metadati itemList':  [     {      'itemId': '356',      'metadata': {'generi': 'Commedia', 'num': '0.6103248'}     },     {      'itemId': '260',      'metadata': {'generi': 'Azione|Avventura', 'num': '0.074548'}},     } ]

Conclusioni

Presso AWS, innoviamo costantemente per conto dei nostri clienti. Introducendo questi nuovi lanci basati su Amazon Personalize e Amazon Bedrock, arricchiremo ogni aspetto dell’esperienza dello sviluppatore e dell’utente, migliorando l’efficienza e la soddisfazione finale. Per saperne di più sulle capacità discusse in questo post, dai un’occhiata alle funzionalità di Amazon Personalize e alla Guida per gli sviluppatori di Amazon Personalize.