Yapay zeka ile ürün yorumlarını değerlendirin

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

Yayınlanma tarihi: 16 Mayıs 2024

İnternetten alışveriş yaparken ürün yorumlarının ve mevcut ürünlerin hacmini görmek can sıkıcı olabilir. Belirli ihtiyaçlarımızı gerçekten karşılayacak ürünü bulmak için bu karmaşanın içinden nasıl çıkabiliriz?

Örneğin, iş için sırt çantası aradığınızı varsayalım. Sırt çantalarının işlev, estetik ve pratiklik açısından dengeli olması gerekir. Yorumların sayısı, mükemmel çantayı bulup bulmadığınızı anlamanızı neredeyse imkansız hale getiriyor. Bilgi kirliliğini ayıklayıp mükemmel ürünü bulmak için yapay zekadan yararlanabilseydik ne olurdu?

En yaygın avantaj ve dezavantajların listesinin yanı sıra tüm yorumların özetini paylaşmanız faydalı olacaktır.

Yıldız puanı ve avantajlar ile dezavantajlar listesi içeren örnek bir kullanıcı yorumu.

Bunu oluşturmak için sunucu tarafı üretken yapay zekadan yararlanırız. Çıkarsama işlemi bir sunucuda gerçekleşir.

Bu dokümanda, birçok yorumdaki verileri özetlemek için Google AI JavaScript SDK'sını kullanarak Node.js ile Gemini API konulu bir eğitime göz atabilirsiniz. Bu çalışmanın üretken yapay zeka kısmına odaklanıyoruz. Sonuçların nasıl depolanacağı veya iş kuyruğu oluşturma hakkında bilgi vermiyoruz.

Uygulamada, herhangi bir LLM API'sini herhangi bir SDK ile kullanabilirsiniz. Ancak, önerilen istemin seçtiğiniz modele uyacak şekilde uyarlanması gerekebilir.

Ön koşullar

1. Gemini API için bir anahtar oluşturun ve bunu ortam dosyanızda tanımlayın.

   İpucu: API anahtarlarınızı gizli anahtar olarak ele almayı unutmayın: Bunları kaynak denetimine eklemeyin. Kapsamlarını web sitenizle kısıtlayın. Yerel geliştirme için ayrı bir anahtar kullanın.

2. Google AI JavaScript SDK'sını yükleyin (ör. npm ile): npm install @google/generative-ai

Yorum özetleyici uygulaması oluşturma

1. Üretken yapay zeka nesnesi başlatın.
2. Yorum özetleri oluşturmak için bir işlev oluşturun.
   1. Üretken yapay zeka modelini seçin. Kullanım alanımızda Gemini Pro'yu kullanacağız. Kullanım alanınıza özel bir model kullanın (örneğin, gemini-pro-vision çok formatlı giriş içindir).
   2. İstem ekleyin.
   3. İstemi bağımsız değişken olarak iletmek için generateContent işlevini çağırın.
   4. Yanıtı oluşturun ve döndürün.

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;
}

Dikkat: Yorumlar (çoğunlukla) gerçek kişilerden gelir ve bu nedenle genellikle kimliği tanımlayabilecek bilgiler (PII) olarak değerlendirilebilecek bilgilere eklenir. Kimliği tanımlayabilecek bilgiler (PII), özetleme görevleri için yararlı değildir ve kaliteyi olumsuz yönde etkileyebilir. Verileri yapay zeka modelleriyle paylaşmadan önce her zaman kimliği tanımlayabilecek bilgileri kaldırın.

Etkili bir istem yazma

Üretken yapay zeka ile başarılı olmanın en iyi yolu, kapsamlı bir istem oluşturmaktır. Bu örnekte, tutarlı sonuçlar elde etmek için tek seferlik istem tekniğini kullandık.

İpucu: İstem mühendisliği ve iterasyon için Google AI Studio'yu kullanabilirsiniz.

Tek görevli istem, Gemini'nin modelleyeceği örnek çıkışla temsil edilir.

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):`;

Aşağıda, bu istemden elde edilen örnek bir çıkış gösterilmektedir. Bu çıkışta, tüm yorumların özeti ve yaygın avantajlar ile dezavantajların listesi yer almaktadır.

## 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.

Jeton sınırları

Çok sayıda yorum, modelin jeton sınırını aşabilir. Jetonlar her zaman tek bir kelimeye eşit değildir. Bir jeton, bir kelimenin bölümleri veya birden fazla kelimenin birleşimi olabilir. Örneğin, Gemini Pro'da 30.720 jeton sınırı vardır. Bu, istem talimatlarının geri kalanı hariç olmak üzere, en fazla 600 adet ortalama 30 kelimelik İngilizce yorum içerebileceği anlamına gelir.

Jeton sayısını kontrol etmek ve istem izin verilenden daha büyükse girişi azaltmak için countTokens() simgesini kullanın.

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

Kurumlar için uygulama geliştirme

Google Cloud kullanıcısıysanız veya kurumsal desteğe ihtiyacınız varsa Vertex AI ile Gemini Pro'ya ve Anthropic'in Claude modelleri gibi diğer modellere erişebilirsiniz. Belirli kullanım alanınıza en uygun modeli belirlemek için Model Bahçesi'ni kullanabilirsiniz.

Sonraki adımlar

Geliştirdiğimiz uygulama, en etkili özetlerin sunulması için büyük ölçüde kaliteli yorumlara dayanır. Bu tür kaliteli yorumları toplamak için bu serinin bir sonraki makalesini okuyun: Cihaz üzerinde web yapay zekası ile kullanıcıların faydalı ürün yorumları yazmasına yardımcı olma.

Bu yaklaşım hakkındaki görüşlerinizi öğrenmek isteriz. En çok ilginizi çeken kullanım alanlarını bize bildirin. Bu teknolojiyi yerel prototiplerle test etmek için geri bildiriminizi paylaşabilir ve erken önizleme programına katılabilirsiniz.

Katkılarınız, yapay zekayı herkes için güçlü ve pratik bir araç haline getirmemize yardımcı olabilir.

Sonraki: Kullanıcıların faydalı ürün yorumları yazmasına yardımcı olma