Ценность ИИ для управления информацией о продуктах

Об искусственном интеллекте говорят все компании, пытающиеся найти новые способы привлечения своих клиентов. Искусственный интеллект (ИИ) может фундаментально изменить природу фирм, занятость и способы выполнения работы. Отправляйтесь сегодня на бизнес-конференцию, и одна из первых тем на повестке дня всегда будет ИИ. Между большими языковыми моделями (LLM), генеративным искусственным интеллектом и RAG (извлекательно-дополненная генерация) сегодня ИИ обсуждается с бизнесом в сфере несбывшихся ожиданий на стандартной кривой хайпа.

Поскольку персонализация и распространение данных о продуктах требуют большого объема атрибуции и контента, потребность в предоставлении высококачественных функциональных списков, уникальных описаний по каналам, проверенных изображений нужного качества и размеров, а также глубокой атрибуции продуктов никогда не была такой высокой. Создание такого контента может занять много времени и денег, а также может задержать вывод продуктов на рынок. Многие компании сейчас обращаются к ИИ, чтобы сделать создание контента масштабируемым, но понимание того, как могут помочь большие языковые модели (LLM) и ИИ, часто остается серой зоной.

Ответ на вопрос о месте ИИ в создании контента в бизнесе сложен, но с помощью нескольких определений и некоторых интересных идей мы можем облегчить понимание этого ответа.

Что такое генеративный искусственный интеллект и генерация с расширенным поиском (RAG)?

Генеративный искусственный интеллект представляет собой подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании данных или контента, таких как текст, изображения, аудио или другие формы информации, которые явно не предоставляются системе. Другими словами, генеративный ИИ предназначен для создания новых данных на основе шаблонов, информации и примеров, которые он извлек из существующих данных.

Генеративный ИИ опирается на нейронные сети и методы глубокого обучения для создания контента, который является последовательным, контекстуально релевантным и часто неотличимым от контента, созданного людьми. Некоторые популярные примеры генеративных моделей искусственного интеллекта включают GPT-4 и его преемники, которые предназначены для генерации естественного языка, а также модели генерации изображений, такие как DALL-E, и модели синтеза текста в изображение.

Генеративные модели ИИ обучаются на обширных наборах данных, что позволяет им понимать и воспроизводить закономерности в данных, делая их мощными инструментами для автоматизации создания контента, персонализации пользовательского опыта и помощи в творческих задачах. Однако они также сопряжены с проблемами, такими как необходимость тщательной обработки данных обучения, этические соображения и обеспечение соответствия создаваемого контента стандартам качества и безопасности.

Генерация с расширенным поиском (или RAG) — это передовая технология обработки естественного языка и искусственного интеллекта, которая сочетает в себе элементы генерации и поиска текста для создания более контекстуально релевантного и связного контента. Этот метод особенно полезен для задач, требующих создания человеческого текста со ссылкой на конкретную информацию или контекст.

Вот как обычно работает расширенная генерация:

1. Поиск. Первоначально выполняется этап поиска для извлечения соответствующей информации или контекста из данного набора данных или базы знаний. Эта информация может включать факты, описания или примеры, имеющие отношение к задаче создания контента.
2. Генерация. После получения соответствующей информации модель генерации текста, часто большая языковая модель, такая как GPT-3 или GPT-4, использует этот полученный контент в качестве ссылки или контекста для генерации текста. Этот сгенерированный текст может иметь форму предложений, абзацев или даже целых документов.

Ключевое преимущество поисково-дополненной генерации заключается в том, что она позволяет сгенерированному контенту быть более согласованным с полученной информацией, в результате чего контент становится контекстуально точным и последовательным. Этот метод применяется в различных приложениях обработки естественного языка, включая генерацию контента, ответы на вопросы, обобщение и многое другое.

Глобальные программы LLM и тщательно настроенные модели

Одной из ключевых проблем, связанных с LLM, является безопасность данных. Хотя глобальные LLM не хранят личную информацию таким образом, чтобы к ней могли получить доступ другие пользователи, размещение конфиденциальной или частной информации в глобальном LLM не рекомендуется. Точно настроенные модели позволяют получить обширные знания о глобальной модели, но при этом локализовать ее в той области, в которой вы работаете. Это гораздо выгоднее, чем обучение модели с нуля.

Это также позволяет избежать «галлюцинаций», которые возникают, когда LLM не может найти ответ и «выдумывает» его. Если вы не читали историю адвоката, который использовал ChatGPT для написания своих исков, вы узнаете важные уроки, как избежать галлюцинаций. Точные настройки моделей, специфичных для конкретной предметной области, помогают избежать галлюцинаций и направляют модель на понимание вашего бизнеса.

Какова роль искусственного интеллекта в создании данных о продукте?

ИИ может играть важную роль в вашей программе обработки данных о продуктах, но она может немного отличаться от того, что вы думаете.

Описания продуктов

Написание эффективных названий продуктов, описаний и, в частности, уникального для канала контента — наиболее очевидный вариант использования генеративного ИИ. Поскольку для каждого продукта требуется хотя бы один хорошо написанный, насыщенный ключевыми словами SEO, привлекательный заголовок и описание, позволить генеративному ИИ справиться с этой задачей и настроить результаты гораздо эффективнее, чем копирайтинг с нуля. Это не означает, что вы можете избавиться от своей команды копирайтеров: это означает, что они могут настраивать и оптимизировать, а не писать весь контент.

Расширение данных о продуктах

Одним из наиболее трудоемких элементов для группы данных о продуктах является преобразование электронных таблиц Excel и спецификаций PDF в метаданные спецификаций. Анализ уже существующих, полу-структурированных и богатых метаданными о продуктах документов, а также использование искусственного интеллекта для их анализа и нормализации могут значительно упростить процесс внедрения данных о продуктах. Это НЕ генеративный ИИ, поскольку он не генерирует новые данные, но устраняет необходимость и точки отказа человека, выполняющего эту задачу.

Это особенно актуально для дистрибьюторов, у которых разные форматы файлов, средства управления данными, таксономии и словари требуют ресурсоемких усилий по переносу этих данных из электронных таблиц и PDF-файлов в системы. ИИ может сканировать эти документы и дополнять данные спецификации с ограниченным вмешательством человека для проверки и утверждения, что приводит к более плавному процессу внедрения данных с меньшим количеством точек сбоя.

Проверка изображений

Обеспечение точности и качества изображений продуктов имеет важное значение для укрепления доверия со стороны клиентов. Технология проверки изображений позволяет убедиться, что изображения продуктов соответствуют требуемым стандартам, таким как разрешение, точность цветопередачи и визуальная четкость. Обнаружение логотипов, теней и даже определение присутствия на изображении человеческой фигуры может сыграть решающую роль между изображением, которое партнер по каналу отклонит несколько раз, и изображением, которое он примет с первого раза.

Преимущества использования ИИ в вашей программе обработки данных о продуктах

1. Экономия времени: эти передовые технологии способны быстро генерировать данные о продукте и проверять изображения, устраняя необходимость в ручном создании контента и проверке качества изображений. Это позволит вашей команде сосредоточиться на более стратегических аспектах вашего бизнеса в сфере электронной коммерции.
2. Экономичность: сокращение необходимости найма копирайтеров или создателей контента и ручная проверка изображений могут значительно сократить эксплуатационные расходы.
3. Согласованность: генерирующий искусственный интеллект и генерация с расширенным поиском создают контент, который поддерживает единый тон и стиль, обеспечивая единый голос бренда во всех списках ваших продуктов, а технология проверки изображений обеспечивает визуальную согласованность.
4. Масштабируемость. По мере расширения вашего каталога продукции масштабируемость этих технологий позволяет эффективно генерировать данные для множества продуктов и проверять множество изображений за короткий промежуток времени.
5. Вариация контента: генерирующий искусственный интеллект с генерацией с расширенным поиском может генерировать различные версии описаний и названий продуктов, помогая вам тестировать и оптимизировать контент для повышения коэффициентов конверсии, а проверка изображений обеспечивает разнообразие и точность изображений продуктов.

Инвестиции в ИИ для вашей программы обработки данных о продуктах

Само собой разумеется, что производители, дистрибьюторы, торговые площадки и розничные торговцы должны инвестировать в генеративный искусственный интеллект, поскольку эта технология может автоматизировать элементы бизнеса, которые до сих пор оставались ресурсоемкими и дорогостоящими. Однако правильное инвестирование имеет решающее значение. Инвестиции в искусственный интеллект для вашей практики обработки данных о продуктах не являются исключением.

Понимание разницы между вашими потребностями в генеративном ИИ, увеличении данных с помощью ИИ и проверке данных с помощью ИИ важно для уверенности в том, что вы делаете правильные инвестиции. Не все ИИ должны быть генеративными, чтобы быть ценными, и автоматизация увеличения и проверки данных может принести такую же высокую отдачу от инвестиций, как и автоматизация создания описаний ваших продуктов.