Đánh giá bài đánh giá sản phẩm bằng AI

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

Khi mua sắm trực tuyến, bạn có thể cảm thấy choáng ngợp khi xem số lượng bài đánh giá sản phẩm và số lượng sản phẩm có sẵn. Làm cách nào để chúng ta có thể sắp xếp tất cả những thông tin này để tìm ra sản phẩm thực sự đáp ứng nhu cầu cụ thể của mình?

Ví dụ: giả sử chúng ta đang mua một chiếc ba lô đi làm. Ba lô cần đáp ứng sự cân bằng về chức năng, tính thẩm mỹ và tính thực dụng. Số lượng bài đánh giá khiến bạn gần như không thể biết liệu bạn đã tìm được chiếc túi ưng ý hay chưa. Giả sử chúng ta có thể sử dụng AI để sàng lọc tạp âm và tìm ra sản phẩm hoàn hảo?

Để cung cấp thông tin hữu ích, hãy xem bản tóm tắt tất cả các bài đánh giá, cùng với danh sách ưu điểm và nhược điểm phổ biến nhất.

Ví dụ về bài đánh giá của người dùng, trong đó có điểm xếp hạng theo sao cùng danh sách ưu và nhược điểm.

Để xây dựng hệ thống này, chúng tôi sử dụng AI tạo sinh phía máy chủ. Quá trình suy luận diễn ra trên máy chủ.

Trong tài liệu này, bạn có thể làm theo hướng dẫn về API Gemini với Node.js, bằng cách sử dụng SDK JavaScript dựa trên AI của Google để tóm tắt dữ liệu từ nhiều bài đánh giá. Chúng tôi tập trung vào phần AI tạo sinh của công việc này. Chúng tôi sẽ không đề cập đến cách lưu trữ kết quả hoặc tạo hàng đợi công việc.

Trong thực tế, bạn có thể dùng bất kỳ LLM API nào với bất kỳ SDK nào. Tuy nhiên, lời nhắc được đề xuất có thể cần được điều chỉnh để phù hợp với mô hình bạn chọn.

Điều kiện tiên quyết

1. Tạo một khoá cho API Gemini và xác định khoá đó trong tệp môi trường.

   Lưu ý: Hãy nhớ coi khoá API của bạn là khoá bí mật: không đánh dấu chúng vào mục kiểm soát nguồn. Giới hạn phạm vi của thành phần này trong trang web của bạn. Hãy sử dụng một khoá riêng cho phát triển cục bộ.

2. Cài đặt SDK JavaScript cho AI của Google, ví dụ như với npm: npm install @google/generative-ai

Xây dựng ứng dụng trình tóm tắt bài đánh giá

1. Khởi động một đối tượng AI tạo sinh.
2. Tạo một hàm để tạo bản tóm tắt bài đánh giá.
   1. Chọn mô hình AI tạo sinh. Trong trường hợp này, chúng ta sẽ sử dụng Gemini Pro. Sử dụng một mô hình dành riêng cho trường hợp sử dụng của bạn (ví dụ: gemini-pro-vision dành cho phương thức nhập đa phương thức).
   2. Thêm lời nhắc.
   3. Gọi generateContent để truyền lời nhắc dưới dạng đối số.
   4. Tạo và trả về phản hồi.

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;
}

Thận trọng: Các bài đánh giá (chủ yếu) là của người thật, nên thường đi kèm với những thông tin có thể được coi là thông tin nhận dạng cá nhân (PII). PII không hữu ích cho tác vụ tóm tắt và có thể ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng. Luôn xoá mọi thông tin nhận dạng cá nhân tiềm ẩn trước khi chia sẻ dữ liệu với bất kỳ mô hình AI (trí tuệ nhân tạo) nào.

Viết một câu lệnh hiệu quả

Để gặt hái thành công với AI tạo sinh, cách tốt nhất là đưa ra lời nhắc kỹ lưỡng. Trong ví dụ này, chúng tôi đã sử dụng kỹ thuật lời nhắc một lần để có được kết quả nhất quán.

Lưu ý: Hãy cân nhắc sử dụng Google AI Studio để thiết kế và lặp lại quy trình theo cách nhanh chóng.

Lời nhắc một lần được biểu thị bằng kết quả mẫu để Gemini lập mô hình.

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):`;

Dưới đây là kết quả mẫu của câu lệnh này, bao gồm bản tóm tắt về tất cả các bài đánh giá, cùng với danh sách ưu và nhược điểm phổ biến.

## 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.

Giới hạn đối với mã thông báo

Nhiều bài đánh giá có thể đạt đến giới hạn mã thông báo của mô hình. Mã thông báo không phải lúc nào cũng tương đương với một từ; mã thông báo có thể là các phần của một từ hoặc nhiều từ cùng nhau. Ví dụ: Gemini Pro có giới hạn là 30.720 mã thông báo. Tức là lời nhắc có thể bao gồm tối đa 600 bài đánh giá trung bình gồm 30 từ bằng tiếng Anh, trừ đi phần còn lại của hướng dẫn gợi ý.

Sử dụng countTokens() để kiểm tra số lượng mã thông báo và giảm lượng đầu vào nếu lời nhắc lớn hơn mức cho phép.

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

Xây dựng cho doanh nghiệp

Nếu là người dùng Google Cloud hoặc cần được hỗ trợ cho doanh nghiệp, bạn có thể sử dụng Gemini Pro và các mô hình khác (chẳng hạn như các mô hình Claude của Anthropic) bằng Vertex AI. Bạn nên sử dụng Vườn mô hình để xác định mô hình phù hợp nhất với trường hợp sử dụng cụ thể của mình.

Các bước tiếp theo

Ứng dụng mà chúng tôi đã tạo chủ yếu dựa vào các bài đánh giá chất lượng để đưa ra những bản tóm tắt hiệu quả nhất. Để thu thập các bài đánh giá chất lượng đó, hãy đọc bài viết tiếp theo trong loạt bài viết Giúp người dùng viết các bài đánh giá hữu ích về sản phẩm bằng AI web trên thiết bị.

Chúng tôi muốn nghe ý kiến của bạn về phương pháp này. Cho chúng tôi biết trường hợp sử dụng nào bạn quan tâm nhất. Bạn có thể chia sẻ ý kiến phản hồi và tham gia chương trình xem trước sớm để thử nghiệm công nghệ này bằng các nguyên mẫu cục bộ.

Sự đóng góp của bạn có thể giúp chúng tôi biến AI thành một công cụ mạnh mẽ nhưng thiết thực dành cho mọi người.

Tiếp theo: Giúp người dùng viết các bài đánh giá hữu ích về sản phẩm