एआई की मदद से प्रॉडक्ट की समीक्षाओं का आकलन करना

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

पब्लिश करने की तारीख: 16 मई, 2024

ऑनलाइन खरीदारी करते समय, प्रॉडक्ट की समीक्षाओं और उपलब्ध प्रॉडक्ट की संख्या को देखना मुश्किल हो सकता है. हमारी खास ज़रूरतों को पूरा करने वाला प्रॉडक्ट ढूंढने के लिए, हम इन सभी चीज़ों को कैसे क्रम से लगा सकते हैं?

उदाहरण के लिए, मान लें कि हमें ऑफ़िस के लिए बैकपैक खरीदना है. बैकपैक में, फ़ंक्शन, स्टाइल, और काम के हिसाब से बैकपैक का बैलेंस होना चाहिए. समीक्षाओं की संख्या मिलने की वजह से यह जानना करीब-करीब नामुमकिन है कि आपको सही बैग मिल गया या नहीं. क्या होगा अगर हम किसी भी विषय के बारे में सोच-विचार करने और सही प्रॉडक्ट ढूंढने के लिए एआई का इस्तेमाल कर सकें?

सबसे आम फ़ायदों और नुकसानों की सूची के साथ-साथ, सभी समीक्षाओं के बारे में ख़ास जानकारी देना मददगार होगा.

स्टार रेटिंग और फ़ायदों और नुकसानों की सूची के साथ उपयोगकर्ता की समीक्षा का उदाहरण.

इसे बनाने के लिए, हम सर्वर साइड जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करते हैं. अनुमान, सर्वर पर होता है.

इस दस्तावेज़ में, Google AI JavaScript SDK टूल की मदद से, कई समीक्षाओं से मिले डेटा की खास जानकारी पाने के लिए, Node.js के साथ Gemini API के ट्यूटोरियल को देखा जा सकता है. हम इस काम के जनरेटिव एआई वाले हिस्से पर फ़ोकस करते हैं. हम नतीजों को सेव करने या जॉब की सूची बनाने का तरीका नहीं बताएंगे.

असल में, किसी भी SDK टूल के साथ किसी भी LLM API का इस्तेमाल किया जा सकता है. हालांकि, आपके चुने गए मॉडल के हिसाब से, सुझाए गए प्रॉम्प्ट में बदलाव करना पड़ सकता है.

ज़रूरी शर्तें

1. Gemini API के लिए एक कुंजी बनाएं और उसे अपनी एनवायरमेंट फ़ाइल में तय करें.

   सलाह: अपनी एपीआई कुंजियों को सीक्रेट के तौर पर इस्तेमाल करें: उन्हें सोर्स कंट्रोल में शामिल न करें. उन्हें सिर्फ़ अपनी वेबसाइट पर ही दिखाएं. स्थानीय डेवलपमेंट के लिए एक अलग कुंजी का इस्तेमाल करें.

2. Google का एआई JavaScript SDK इंस्टॉल करें. उदाहरण के लिए, npm के साथ: npm install @google/generative-ai

समीक्षा की खास जानकारी देने वाला ऐप्लिकेशन बनाना

1. जनरेटिव एआई ऑब्जेक्ट को शुरू करना.
2. समीक्षाओं की खास जानकारी जनरेट करने के लिए फ़ंक्शन बनाएं.
   1. जनरेटिव एआई मॉडल चुनें. हम आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए, Gemini Pro का इस्तेमाल करेंगे. उस मॉडल का इस्तेमाल करें जो आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए खास हो. जैसे, gemini-pro-vision, मल्टीमोडल इनपुट के लिए है.
   2. कोई प्रॉम्प्ट जोड़ें.
   3. प्रॉम्प्ट को आर्ग्युमेंट के तौर पर पास करने के लिए, generateContent को कॉल करें.
   4. जवाब जनरेट करें और उसे दिखाएं.

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;
}

चेतावनी: समीक्षाएं (ज़्यादातर) असल लोगों से मिलती हैं. इसलिए, इनमें अक्सर ऐसी जानकारी शामिल होती है जिसे व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी (पीआईआई) माना जा सकता है. व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी, खास जानकारी देने वाले टास्क के लिए काम की नहीं होती. साथ ही, इससे क्वालिटी पर बुरा असर पड़ सकता है. किसी भी एआई मॉडल के साथ डेटा शेयर करने से पहले, व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी संभावित जानकारी को हमेशा हटाएं.

असरदार प्रॉम्प्ट लिखना

जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करके बेहतर नतीजे पाने के लिए, बेहतर प्रॉम्प्ट बनाएं. इस उदाहरण में, हमने एक जैसे आउटपुट पाने के लिए, वन-शॉट प्रॉम्प्ट तकनीक का इस्तेमाल किया है.

सलाह: प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और दोहराव के लिए, Google AI Studio का इस्तेमाल करें.

Gemini को मॉडल बनाने के लिए, एक-शॉट प्रॉम्प्टिंग को उदाहरण के तौर पर दिखाया जाता है.

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):`;

यहां इस प्रॉम्प्ट से मिलने वाले आउटपुट का उदाहरण दिया गया है. इसमें सभी समीक्षाओं की खास जानकारी के साथ-साथ, आम तौर पर मिलने वाले फ़ायदों और नुकसानों की सूची भी शामिल है.

## 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.

टोकन की सीमाएं

कई समीक्षाएं, मॉडल के टोकन की सीमा तक पहुंच सकती हैं. टोकन हमेशा एक शब्द के बराबर नहीं होते. टोकन, किसी शब्द के हिस्से या एक साथ कई शब्द हो सकते हैं. उदाहरण के लिए, Gemini Pro में 30,720 टोकन की सीमा होती है. इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट में, अंग्रेज़ी में 30 शब्दों की औसतन 600 समीक्षाएं शामिल की जा सकती हैं. इसमें प्रॉम्प्ट के बाकी निर्देश शामिल नहीं हैं.

टोकन की संख्या देखने के लिए, countTokens() का इस्तेमाल करें. अगर प्रॉम्प्ट की संख्या तय सीमा से ज़्यादा है, तो इनपुट को कम करें.

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

एंटरप्राइज़ के लिए बनाए गए

अगर आप Google Cloud के उपयोगकर्ता हैं या आपको एंटरप्राइज़ के लिए सहायता चाहिए, तो Vertex AI की मदद से, Gemini Pro और अन्य मॉडल ऐक्सेस किए जा सकते हैं. जैसे, Anthropic के Claude मॉडल. मॉडल गार्डन का इस्तेमाल करके यह पता लगाया जा सकता है कि आपके इस्तेमाल के उदाहरण के हिसाब से कौनसा मॉडल सबसे सही है.

अगले चरण

हमने जो ऐप्लिकेशन बनाया है वह सबसे असरदार खास जानकारी देने के लिए, अच्छी क्वालिटी की समीक्षाओं पर काफ़ी निर्भर करता है. अच्छी क्वालिटी की समीक्षाएं इकट्ठा करने के लिए, इस सीरीज़ का अगला लेख पढ़ें. उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद वेब एआई (AI) का इस्तेमाल करके, प्रॉडक्ट की काम की समीक्षाएं लिखने में उपयोगकर्ताओं की मदद करें.

हम इस तरीके के बारे में आपसे सुनना चाहते हैं. हमें बताएं कि इस्तेमाल के किन उदाहरणों में आपकी दिलचस्पी सबसे ज़्यादा है. स्थानीय प्रोटोटाइप की मदद से इस टेक्नोलॉजी को टेस्ट करने के लिए, अपना सुझाव या राय शेयर करें और रिलीज़ होने से पहले इसकी झलक देखने के कार्यक्रम में शामिल हों.

आपके योगदान से, हमें एआई को सभी के लिए एक बेहतरीन और काम का टूल बनाने में मदद मिलेगी.

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