오늘날 끊임없이 진화하는 전자상거래 세계에서 매력적인 제품 설명의 영향력은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 잠재 방문자를 유료 고객으로 전환하거나 경쟁업체 사이트를 클릭하게 만드는 결정적인 요인이 될 수 있습니다. 다양한 제품에 걸쳐 이러한 설명을 수동으로 작성하는 것은 노동 집약적인 프로세스이며 새로운 혁신의 속도를 늦출 수 있습니다. 이곳은 아마존 기반암 생성적 AI 기능을 통해 게임을 재구성합니다. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock이 제품 설명 생성 프로세스를 어떻게 혁신하여 전자 소매업체가 귀중한 시간과 리소스를 절약하면서 비즈니스를 효율적으로 확장할 수 있도록 지원하는지 자세히 알아봅니다.

소매업에서 생성 AI의 힘 활용

생성적 AI는 전 세계 이사회와 CEO의 관심을 끌었으며 "우리 비즈니스에 생성적 AI를 어떻게 활용할 수 있습니까?"라는 질문을 하게 되었습니다. 전자상거래에서 생성 AI의 가장 유망한 적용 중 하나는 이를 사용하여 제품 설명을 작성하는 것입니다. 소매업체와 브랜드는 가장 효과적인 설명을 테스트하고 평가하는 데 상당한 리소스를 투자해 왔으며 생성 AI는 이 분야에서 탁월합니다.

방대한 카탈로그에 대한 매력적이고 유익한 제품 설명을 작성하는 것은 특히 글로벌 전자상거래 플랫폼의 경우 기념비적인 작업입니다. 각 시장에 대한 제품 설명을 수동으로 번역하고 조정하려면 시간과 자원이 소모됩니다. 이로 인해 일반적이거나 불완전한 설명이 발생하여 판매 및 고객 만족도가 저하됩니다.

Amazon Bedrock의 힘: AI가 생성한 제품 설명

Amazon Bedrock은 생성적 AI 개발을 단순화하는 완전 관리형 서비스로, 단일 API를 통해 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI 및 Amazon과 같은 주요 AI 기업의 고성능 기반 모델(FM)을 제공합니다. 개인정보 보호와 보안을 유지하면서 생성적 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. Amazon Bedrock을 사용하면 다양한 FM을 실험하고 미세 조정 및 RAG(검색 증강 생성)와 같은 기술을 사용하여 비공개적으로 사용자 정의할 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용하면 여행 예약, 보험 청구 처리, 광고 캠페인 생성, 재고 관리 등 코딩 없이도 복잡한 비즈니스 작업을 위한 관리형 에이전트를 생성할 수 있습니다.

예를 들어 전자상거래 플랫폼은 처음에 크기, 색상, 가격이 포함된 기본 제품 설명을 생성할 수 있습니다. 그러나 Amazon Bedrock의 유연성을 통해 이러한 설명을 세부적으로 조정하여 고객 리뷰를 통합하고, 브랜드별 언어를 통합하고, 특정 제품 기능을 강조함으로써 대상 고객의 공감을 불러일으키는 맞춤형 설명을 만들 수 있습니다. 또한 Amazon Bedrock은 직관적인 API를 통해 Amazon 및 주요 AI 스타트업의 기반 모델에 대한 액세스를 제공하여 전체 프로세스를 원활하고 효율적으로 만듭니다.

AI를 사용하면 제품 설명 프로세스에 다음과 같은 영향을 미칠 수 있습니다.

• 더 빠른 승인 – 공급업체는 간소화된 프로세스를 경험하여 제품 목록 작성부터 승인까지 XNUMX시간 이내에 진행되므로 답답한 지연이 사라집니다.
• 향상된 제품 목록 속도 – 자동화되면 전자상거래 시장에서 제품 목록이 급증하여 소비자가 거의 즉각적으로 최신 상품에 액세스할 수 있습니다.
• 미래를 보장하는 공급망 – 최첨단 AI를 수용함으로써 진화하는 시장 요구를 충족할 준비가 된 미래 지향적인 플랫폼으로서의 입지를 확보할 수 있습니다.
• 혁신 – 이 솔루션은 팀을 일상적인 작업에서 해방시켜 더 높은 가치의 작업에 집중하고 혁신 문화를 조성할 수 있도록 해줍니다.

솔루션 개요

기술적인 세부 사항을 살펴보기 전에 이 솔루션이 제공하는 기능에 대한 높은 수준의 미리 보기를 살펴보겠습니다. 이 솔루션을 사용하면 전자상거래 플랫폼에 대한 제품 설명을 작성하고 관리할 수 있습니다. 이는 귀하의 플랫폼에 다음을 제공합니다.

• 텍스트에서 설명 생성 – 생성 AI의 힘으로 Amazon Bedrock은 일반 텍스트 설명을 생생하고 유익하며 매혹적인 제품 설명으로 변환할 수 있습니다.
• 이미지 제작 – 텍스트 외에도 제품 설명과 완벽하게 일치하는 이미지를 제작하여 목록의 시각적 매력을 향상시킬 수도 있습니다.
• 기존 콘텐츠 강화 – 새로운 관점이 필요한 기존 제품 설명이 있습니까? Amazon Bedrock은 현재 콘텐츠를 더욱 매력적이고 매력적으로 만들 수 있습니다.

이 솔루션은 다음에서 사용할 수 있습니다. AWS 솔루션 라이브러리. 우리는 첨부된 지침에 자세한 지침을 제공했습니다. 읽어보기 파일. README 파일에는 요구 사항부터 배포 지침까지 시작하는 데 필요한 모든 정보가 포함되어 있습니다.

시스템 아키텍처는 여러 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

• UI 포털 – 판매자가 상품 이미지를 업로드할 수 있도록 설계된 사용자 인터페이스(UI)입니다.
• 아마존 인식 - 아마존 인식 이미지 속 객체, 텍스트, 라벨을 검출하는 이미지 분석 서비스입니다.
• 아마존 기반암 – Amazon Bedrock의 기초 모델은 Amazon Rekognition에서 감지한 레이블을 사용하여 제품 설명을 생성합니다.
• AWS 람다 - AWS 람다 처리를 위한 서버리스 컴퓨팅을 제공합니다.
• 제품 데이터베이스 – 중앙 저장소는 공급업체 제품, 이미지, 라벨 및 생성된 설명을 저장합니다. 이는 원하는 데이터베이스일 수 있습니다. 이 솔루션에서는 모든 저장소가 UI에 있습니다.
• 관리 포털 – 이 포털은 시스템 및 제품 목록을 감독하여 원활한 운영을 보장합니다. 이는 솔루션의 일부가 아닙니다. 이해를 돕기 위해 추가했습니다.

다음 다이어그램은 시스템 내의 데이터 흐름과 상호 작용을 보여줍니다.

워크 플로우에는 다음 단계가 포함됩니다.

1. 클라이언트는 Amazon API Gateway REST API에 대한 요청을 시작합니다.
2. Amazon API Gateway는 프록시 통합을 통해 요청을 AWS Lambda에 전달합니다.
3. 제품 이미지 입력에 대해 작업할 때 AWS Lambda는 Amazon Rekognition을 호출하여 이미지의 객체를 감지합니다.
4. AWS Lambda는 Amazon Titan 언어 모델과 같이 Amazon Bedrock에서 호스팅하는 LLM을 호출하여 제품 설명을 생성합니다.
5. 응답은 AWS Lambda에서 Amazon API Gateway로 다시 전달됩니다.
6. 마지막으로 Amazon API Gateway의 HTTP 응답이 클라이언트에 반환됩니다.

사용 사례 예시

공급업체가 신발 제품 이미지를 업로드하고 Amazon Rekognition이 "흰색 신발", "운동화", "내구성"과 같은 주요 속성을 식별한다고 상상해 보세요. Amazon Bedrock Titan AI는 이 정보를 받아 다음과 같은 제품 설명을 생성합니다. “제품 사진을 기반으로 한 캔버스 런닝화에 대한 제품 설명 초안입니다. 활동적인 라이프스타일에 딱 맞는 가벼운 운동화인 Canvas Runner를 소개합니다. 이 런닝화는 통기성이 뛰어난 캔버스 갑피에 가죽 포인트를 더해 세련되고 클래식한 룩을 연출합니다. 레이스업 디자인이 안정적인 핏을 제공하며, 패딩 처리된 설포와 칼라가 편안함을 더해줍니다. 내부에는 착탈식 쿠션 깔창이 발을 지지하고 편안하게 해줍니다. EVA 미드솔은 각 단계마다 충격을 흡수하여 피로를 줄여줍니다. 고무 밑창의 플렉스 홈이 유연성과 접지력을 보장합니다. 심플한 복고풍 스타일의 캔버스 러너는 운동복에서 일상복으로 자연스럽게 전환됩니다. 심부름을 하든, 장거리 달리기를 하든, 이 다재다능한 운동화는 편안함과 스타일을 유지해 줄 것입니다.”

디자인 세부 사항

구성 요소를 더 자세히 살펴보겠습니다.

• 사용자 인터페이스 :
  • 프론트 엔드 – 공급업체 포털의 프런트 엔드에서는 공급업체가 제품 이미지를 업로드하고 제품 목록을 표시할 수 있습니다.
  • API 호출 – 포털은 API를 통해 백엔드와 통신하여 이미지를 처리하고 설명을 생성합니다.
• 아마존 인식:
  • 이미지 분석 – API 호출에 의해 트리거되는 Amazon Rekognition은 이미지를 분석하고 객체, 텍스트 및 레이블을 감지합니다.
  • 라벨 출력 – 분석을 통해 도출된 라벨 데이터를 출력합니다.
• 아마존 기반암:
  • NLP 텍스트 생성 – Amazon Bedrock은 Amazon Titan 자연어 처리(NLP) 모델을 사용하여 텍스트 설명을 생성합니다.
  • 라벨 통합 – Amazon Rekognition에서 감지한 레이블을 입력으로 사용하여 제품 설명을 생성합니다.
  • 스타일 매칭 – Amazon Bedrock은 생성된 설명이 플랫폼 스타일과 일치하도록 Amazon Titan 모델에 대한 미세 조정 기능을 제공합니다.
• AWS 람다:
  • 처리 – Lambda는 서비스에 대한 API 호출을 처리합니다.
• 제품 데이터베이스 :
  • 유연한 데이터베이스 – 제품 데이터베이스는 고객 선호도 및 요구 사항에 따라 선택됩니다. 이는 솔루션의 일부로 제공되지 않습니다.

추가 기능

이 솔루션은 단순히 제품 설명을 생성하는 것 이상의 역할을 합니다. 두 가지 놀라운 옵션을 더 제공합니다.

• 텍스트에서 이미지 및 설명 생성 – 생성 AI의 힘으로 Amazon Bedrock은 텍스트 설명을 가져와 자세한 제품 설명과 함께 해당 이미지를 생성할 수 있습니다. 잠재력을 고려하십시오.
  • 텍스트에서 제품을 즉시 시각화합니다.
  • 대규모 카탈로그의 이미지 생성을 자동화합니다.
  • 풍부한 영상으로 고객 경험을 향상시킵니다.
  • 콘텐츠 제작 시간과 비용을 절감합니다.
• 설명 강화 – 기존 제품 설명이 이미 있는 경우 Amazon Bedrock이 해당 설명을 향상시킬 수 있습니다. 텍스트와 프롬프트를 제공하기만 하면 Amazon Bedrock이 콘텐츠를 능숙하게 향상하고 풍부하게 하여 고객의 매력과 매력을 높여줍니다.

결론

치열한 경쟁이 벌어지고 있는 전자상거래 세계에서 혁신의 선두에 서는 것은 필수적입니다. Amazon Bedrock은 제품 콘텐츠를 향상하고 목록 프로세스를 최적화하며 판매를 촉진하려는 전자 소매업체를 위한 혁신적인 기능을 제공합니다. AI가 생성한 제품 설명의 힘을 통해 기업은 고객의 깊은 공감을 불러일으키는 매력적이고 유익하며 문화적으로 관련 있는 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 전자상거래의 미래가 도래했으며 이는 Amazon Bedrock을 통한 기계 학습을 통해 주도됩니다.

AI 기반 제품 설명의 잠재력을 최대한 활용할 준비가 되셨습니까? 전자상거래 플랫폼을 혁신하는 다음 단계를 밟아보세요. 방문하다 AWS 솔루션 라이브러리 Amazon Bedrock이 어떻게 제품 설명을 혁신하고 프로세스를 간소화하며 판매를 증대할 수 있는지 알아보세요. 이제 Amazon Bedrock으로 전자상거래를 강화할 시간입니다!

저자에 관하여

다발 샤 그는 기계 학습을 전문으로 하는 AWS의 수석 솔루션 아키텍트입니다. 그는 디지털 기반 비즈니스에 중점을 두고 고객이 AWS를 활용하고 비즈니스 성장을 추진할 수 있도록 지원합니다. ML 애호가인 Dhaval은 긍정적인 변화를 가져오는 영향력 있는 솔루션을 만들려는 열정을 갖고 있습니다. 여가 시간에는 여행에 대한 사랑을 만끽하고 가족과 함께 좋은 순간을 소중히 여깁니다.

더그 티판 AWS의 패션 및 의류에 대한 월드 와이드 솔루션 전략 책임자입니다. Doug는 자신의 역할에서 패션 및 의류 경영진과 협력하여 목표를 이해하고 최상의 솔루션을 제공합니다. Doug는 소매업 분야에서 30년 이상의 경험을 보유하고 있으며 여러 상품 판매 및 기술 리더십 역할을 담당했습니다. Doug는 텍사스 A&M 대학교에서 BBA를 취득했으며 텍사스 휴스턴에 거주하고 있습니다.

니킬 샤르마 Amazon Web Services(AWS)의 솔루션 아키텍처 리더로서 그와 그의 솔루션 아키텍트 팀은 AWS 고객이 AWS 클라우드 기술 및 서비스를 사용하여 중요한 비즈니스 과제를 해결하도록 돕습니다.

케빈 벨 시애틀에 본사를 둔 AWS의 수석 솔루션 아키텍트입니다. 그는 약 10년 동안 클라우드에서 무언가를 구축해 왔습니다. GitHub에서 @bellkev로 온라인에서 그를 찾을 수 있습니다.

니푼 차가리 캘리포니아주 베이 지역에 본사를 둔 수석 솔루션 설계자입니다. Nipun은 고객이 서버리스 기술을 채택하여 애플리케이션을 현대화하고 비즈니스 목표를 달성하도록 돕는 데 열정을 쏟고 있습니다. 그의 최근 초점은 조직이 디지털 혁신을 가능하게 하기 위해 현대 기술을 채택하도록 지원하는 것이었습니다. 일 외에도 니푼은 배구, 요리, 가족과 함께 여행하는 것을 좋아합니다.

마샬 번치 AWS의 솔루션스 아키텍트로서 북미 고객이 클라우드에서 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 워크로드를 설계할 수 있도록 지원합니다. 그의 열정은 데이터와 최신 기술을 통해 새로운 솔루션을 가능하게 하는 오래된 비즈니스 문제를 해결하는 데 있습니다. 전문적인 활동 외에도 Marshall은 콜로라도의 아름다운 로키산맥에서 하이킹과 캠핑을 즐깁니다.

알타프 다우드지 Amazon Web Service(AWS)의 디지털 네이티브 비즈니스(DNB) 부문에서 AdTech 고객을 지원하는 솔루션 아키텍트 리더입니다. 그는 기술 분야에서 20년 이상의 경력을 갖고 있으며 분석 분야에 깊은 전문 지식을 갖고 있습니다. 그는 AWS 클라우드를 활용하여 고객이 성공적인 비즈니스 성과를 거두도록 돕는 데 열정을 쏟고 있습니다.

스콧 벨 25년 이상의 기술 관리 경험을 보유한 역동적인 리더이자 혁신가입니다. 그는 전 세계 사용자와 비즈니스의 과제를 해결하기 위한 기술을 제공하는 팀을 이끌고 개발하는 데 열정을 쏟고 있습니다. 그는 35개 이상의 언어를 지원하는 글로벌 기술 솔루션을 제공하는 선도적인 기술 팀에서 광범위한 경험을 보유하고 있습니다. 그는 또한 AI와 Generative AI가 비즈니스를 변화시키는 방식과 고객의 현재 충족되지 않은 요구 사항을 지원하는 방식에 열정을 갖고 있습니다.

사친 셰티 AWS의 수석 고객 솔루션 관리자입니다. 그는 기업이 성공하고 클라우드 도입을 통해 상당한 이점을 실현할 수 있도록 지원하는 데 열정을 쏟고 있으며, 사람, 프로세스, 기술 전반에 걸쳐 기본적인 마이그레이션부터 대규모 클라우드 전환까지 모든 과정을 추진하고 있습니다. AWS에 합류하기 전에 Sachin은 12년 넘게 소프트웨어 개발자로 일했으며 의료, 금융 서비스, 소매 및 보험 분야에서 기술 제공과 혁신을 주도하는 여러 고위 리더십 직책을 맡았습니다. 그는 Executive MBA와 기계공학 학사 학위를 취득했습니다.

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• 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/