Yapay zeka ile ürün yorumlarını değerlendirin

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

İnternette alışveriş yaparken, çok fazla ürün olduğunu görmek bunaltıcı olabilir. mevcut ürünlerin hacmine göre değişir. Tüm bunların arasından özel ihtiyaçlarımızı gerçekten karşılayacak ürünü bulmak için mi?

Örneğin, bir iş sırt çantası alışverişi yaptığımızı varsayalım. Sırt çantaları için işlevsellik, estetik ve pratiklik arasındaki dengeyi korur. İnceleme sayısı, doğru çantayı bulup bulmadığınızı bilmek neredeyse imkansız. Yapabilseydik ideal ürünü bulmak için yapay zekayı nasıl kullanacak?

Tüm yorumların bir özetini ve en çok ziyaret edilen genel artılar ve eksiler.

Yıldız puanı ile artılar ve eksiler listesinin yer aldığı bir kullanıcı yorumu örneği.

Bunun için sunucu tarafı üretken yapay zekadan yararlanıyoruz. Çıkarım, sunucuda gerçekleşir.

Bu belgedeki adımları uygulayarak Node.js ile Gemini API pek çok yorumdan gelen verileri özetlemek için Google AI JavaScript SDK'yı kullanıyor. Bu konuda üretken yapay zekaya odaklanıyoruz. sonuçların nasıl depolanacağını ele alacağız. veya iş sırası oluşturabilirsiniz.

Pratikte herhangi bir LLM API'yi herhangi bir SDK ile kullanabilirsiniz. Ancak önerilen istemin seçtiğiniz modele uygun şekilde uyarlanması gerekebilir.

Ön koşullar

1. Gemini API için anahtar oluşturun. ortam dosyanızda tanımlayın.

   İpucu: API anahtarlarınızı gizli anahtar olarak değerlendirmeyi unutmayın: Anahtarlarınızı kaynağa kaydetmeyin ve kontrol etmesi gerekir. Kapsamları web sitenizle kısıtlayın. Yerel geliştiriyoruz.

2. Google Yapay Zeka JavaScript SDK'sını yükleyin. Örneğin, npm: npm install @google/generative-ai.

Yorum özetleyici uygulaması derleme

1. Üretken yapay zeka nesnesini başlatın.
2. Yorum özetleri oluşturmak için bir işlev oluşturun.
   1. Üretken yapay zeka modelini seçin. Kullanım alanımızda Gemini Pro'yu kullanacağız. Tekliflerinizi otomatikleştirmek ve optimize etmek için kullanım alanınıza özel bir model (örneğin, gemini-pro-vision çok modlu giriş içindir).
   2. İstem ekleyin.
   3. İstemi bağımsız değişken olarak iletmek için generateContent komutunu 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 kabul edilebilecek bilgilere eklenir. Kimliği tanımlayabilecek bilgiler (PII), özetleme görevlerinde işe yaramaz ve kaliteyi olumsuz yönde etkileyebilir. Herhangi bir yapay zeka modeliyle veri paylaşmadan önce olası kimliği tanımlayabilecek bilgileri her zaman kaldırın.

Etkili bir istem yazın

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

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

Tek seferlik istem, Gemini'ın modellemesine yönelik 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):`;

Bu istemdeki örnek çıkışı aşağıda bulabilirsiniz. Bu örnekte genel artıları ve eksilerini içeren bir liste görürsünüz.

## 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

Birçok inceleme, modelin jeton sınırına ulaşabilir. Jetonlar her zaman tek kelime; Jetonlar, bir kelimenin parçaları veya bir arada bulunan birden fazla kelime olabilir. Örneğin, Örneğin Gemini Pro, 30.720 jeton sınırı. Bu, istemde en fazla ortalama 600 reklam olabilir. İngilizcedeki 30 kelimelik yorumlar, istem talimatlarının geri kalanı çıkarılarak.

countTokens() kullanın jeton sayısını kontrol edebilir ve istem izin verilir.

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

Kuruluşlar için geliştirme

Google Cloud kullanıcısıysanız veya kurumsal desteğe ihtiyacınız varsa Gemini Pro'ya ve Anthropic'in Claude modelleri gibi diğer modellere erişmek için Vertex AI DMAIC ve Yalın Altı Sigma yaklaşımının Model Bahçe sayesinde hangi modelin kullanım alanınıza en uygun olanı seçebilirsiniz.

Sonraki adımlar

Geliştirdiğimiz uygulama, kullanıcı deneyiminin en iyi şekilde sunulabilmesi için etkili özetler içerir. Bu kalite incelemelerini toplamak için bu seri Cihaz üzerinde web AI ile kullanıcıların faydalı ürün yorumları yazmasına yardımcı olun.

Bu yaklaşımla ilgili düşüncelerinizi öğrenmek isteriz. En çok hangi kullanım alanlarını belirtin düşünebilirsiniz. Şunları yapabilirsiniz: geri bildiriminizi paylaşın ve erken önizleme programına katılın kullanarak bu teknolojiyi yerel prototiplerle test edebilirsiniz.

Katkınız, yapay zekayı aşağıdakiler için güçlü ve pratik bir araç haline getirmemize yardımcı olabilir: .

Sonraki konu: Kullanıcıların faydalı ürün yorumları yazmasına yardımcı olma