הערכת ביקורות על מוצרים באמצעות AI

Maud Nalpas
Maud Nalpas
X GitHub
Kenji Baheux
Kenji Baheux
Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
X GitHub LinkedIn

תאריך פרסום: 16 במאי 2024

לפעמים קשה לראות את כמות הביקורות על מוצרים ואת נפח המוצרים הזמינים בזמן הקנייה באינטרנט. איך אנחנו יכולים למיין את כל הרעשים האלה כדי למצוא מוצר שבאמת יענה על הצרכים הספציפיים שלנו?

לדוגמה, נניח שאנחנו קונים תיק גב לעבודה. תרמיקים צריכים לשלב בין פונקציונליות, אסתטיקה ומעשיות. מספר הביקורות הוא כה גדול, שבקושי אפשר לדעת אם מצאת את התיק המושלם. מה אם נוכל להשתמש ב-AI כדי לסנן את הרעש ולמצוא את המוצר המושלם?

כדאי ליצור סיכום של כל הביקורות, לצד רשימה של היתרונות והחסרונות הנפוצים ביותר.

דוגמה לביקורת של משתמש עם נקודות עיקריות חיוביות ושליליות.
דוגמה לביקורת של משתמש עם דירוג כוכבים ורשימת יתרונות וחסרונות.

כדי ליצור את התכונה הזו, אנחנו משתמשים ב-AI גנרטיבי בצד השרת. ההסקה מתבצעת בשרת.

במסמך הזה מופיע מדריך ל-Gemini API עם Node.js, שבו נעשה שימוש ב-Google AI JavaScript SDK כדי לסכם נתונים ממספר רב של ביקורות. אנחנו מתמקדים בחלק של ה-AI הגנרטיבי בעבודה הזו, ולא נסביר איך לאחסן תוצאות או ליצור תור משימות.

בפועל, אפשר להשתמש בכל ממשק LLM API עם כל SDK. עם זאת, יכול להיות שתצטרכו להתאים את ההנחיה המוצעת כך שתתאים למודל שבחרתם.

דרישות מוקדמות

  1. יוצרים מפתח ל-Gemini API ומגדירים אותו בקובץ הסביבה.

  2. מתקינים את ה-SDK של Google AI JavaScript, לדוגמה באמצעות npm: npm install @google/generative-ai

פיתוח אפליקציה ליצירת מסכם ביקורות

  1. אתחול אובייקט של AI גנרטיבי.
  2. יצירת פונקציה ליצירת סיכומי ביקורות.
    1. בוחרים את מודל ה-AI הגנרטיבי. בתרחיש לדוגמה שלנו, נשתמש ב-Gemini Pro. כדאי להשתמש במודל ספציפי לתרחיש לדוגמה שלכם (לדוגמה, gemini-pro-vision מיועד לקלט מרובה מצבים).
    2. מוסיפים הנחיה.
    3. קוראים ל-generateContent כדי להעביר את ההנחיה כארגומנט.
    4. יוצרים את התשובה ומחזירים אותה.
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

// Access the API key env
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY_GEMINI);

async function generateReviewSummary(reviews) {
  // Use gemini-pro model for text-only input
  const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro" });
  // Shortened for legibility. See "Write an effective prompt" for
  // writing an actual production-ready prompt.
  const prompt = `Summarize the following product reviews:\n\n${reviews}`;
  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  const summary = response.text();
  return summary;
}

כתיבת הנחיה יעילה

הדרך הטובה ביותר להצליח עם AI גנרטיבי היא ליצור הנחיה מקיפה. בדוגמה הזו השתמשנו בשיטה של הנחיה חד-פעמית כדי לקבל תוצאות עקביות.

הנחיות מדוגמה אחת מיוצגות על ידי הפלט לדוגמה ש-Gemini יכול לבנות.

const prompt =
`I will give you user reviews for a product. Generate a short summary of the
reviews, with focus on the common positive and negative aspects across all of
the reviews. Use the exact same output format as in the example (list of
positive highlights, list of negative aspects, summary). In the summary,
address the potential buyer with second person ("you", "be aware").

Input (list of reviews):
// ... example

Output (summary of reviews):
// ... example

**Positive highlights**
// ... example
**Negative aspects**
// ... example
**Summary**
// ... example

Input (list of reviews):
${reviews}

Output (summary of all input reviews):`;

בהמשך מופיעה דוגמה לפלט מההנחיה הזו, שכולל סיכום של כל הביקורות לצד רשימה של יתרונות וחסרונות נפוצים.

## Summary of Reviews:

**Positive highlights:**

* **Style:** Several reviewers appreciate the backpack's color and design.
* **Organization:** Some users love the compartments and find them useful for
  organization.
* **Travel & School:** The backpack seems suitable for both travel and school
  use, being lightweight and able to hold necessary items.

**Negative aspects:**

* **Durability:** Concerns regarding the zipper breaking and water bottle holder
  ripping raise questions about the backpack's overall durability.
* **Size:** A few reviewers found the backpack smaller than expected.
* **Material:** One user felt the material was cheap and expressed concern about
  its longevity.

**Summary:**

This backpack seems to be stylish and appreciated for its organization and
suitability for travel and school. However, you should be aware of potential
durability issues with the zippers and water bottle holder. Some users also
found the backpack smaller than anticipated and expressed concerns about the
material's quality.

מגבלות על אסימונים

ביקורות רבות עלולות להגיע למגבלת האסימונים של המודל. אסימונים לא תמיד שווים למילה אחת. אסימון יכול להיות חלק ממילה או כמה מילים יחד. לדוגמה, ב-Gemini Pro יש מגבלה של 30,720 טוקנים. המשמעות היא שההנחיה יכולה לכלול עד 600 ביקורות ממוצעות באורך 30 מילים באנגלית, בניכוי שאר ההוראות בהנחיה.

משתמשים ב-countTokens() כדי לבדוק את מספר האסימונים ולהפחית את הקלט אם ההנחיה גדולה מהמותר.

const MAX_INPUT_TOKENS = 30720
const { totalTokens } = await model.countTokens(prompt);
if (totalTokens > MAX_INPUT_TOKENS) {
    // Shorten the prompt.
}

פיתוח לארגונים

משתמשי Google Cloud או משתמשים שזקוקים לתמיכה ארגונית יכולים לגשת ל-Gemini Pro ולמודלים נוספים, כמו המודלים של Claude מבית Anthropic, באמצעות Vertex AI. מומלץ להשתמש ב-Model Garden כדי לקבוע איזה מודל מתאים ביותר לתרחיש לדוגמה הספציפי שלכם.

השלבים הבאים

האפליקציה שפיתחנו מסתמכת במידה רבה על ביקורות איכותיות כדי לספק את הסיכומים היעילים ביותר. כדי לאסוף את הביקורות האיכותיות האלה, כדאי לקרוא את המאמר הבא בסדרה: איך עוזרים למשתמשים לכתוב ביקורות מועילות על מוצרים באמצעות AI לאינטרנט במכשיר.

נשמח לשמוע ממך על הגישה הזו. נשמח לדעת אילו תרחישי שימוש מעניינים אתכם במיוחד. תוכלו לשתף משוב ולהצטרף לתוכנית של טרום-השקה (Preview) כדי לבדוק את הטכנולוגיה הזו עם אבות טיפוס מקומיים.

התרומה שלכם תעזור לנו להפוך את ה-AI לכלי חזק ומעשי לכולם.

השלב הבא: עזרה למשתמשים לכתוב ביקורות מועילות על מוצרים