Habilite una incorporación de productos más rápida con MongoDB y Together AI para ofrecer soluciones generativas impulsadas por IA para escribir descripciones de productos multilingües.
Industrias: Comercio minorista
Productos: MongoDB Atlas,Modelo de documento, Controlador MongoDB Node.js
Asociados: Juntos IA
Resumen de la solución
En esta solución, aprenderá a construir una arquitectura generativa basada en IA que procesa imágenes mediante modelos de visión de Together AI, generando descripciones precisas y convincentes de cada imagen. MongoDB Atlas funciona como la capa de datos operativa, aprovechando su modelo de datos flexible para escalar a medida que se añaden nuevas descripciones y garantizando una gestión de datos eficiente y escalabilidad.
Esta solución resulta especialmente valiosa en el sector minorista. El proceso de incorporación de un nuevo producto al catálogo de un minorista puede ser laborioso, especialmente cuando se crean descripciones de productos en varios idiomas y para diferentes grupos demográficos. Esta solución ayuda a optimizar ese flujo de trabajo al automatizar la creación inicial de contenido mediante IA generativa, proporcionando a los minoristas una base sólida para cada descripción de producto, acelerando así el tiempo de comercialización y mejorando la coherencia en la redacción de la experiencia de usuario (UX) de su catálogo.
La importancia de una buena descripción
Dasher de negocios afirma que "el 70% de las personas abandonan la página de un producto cuando la descripción del mismo es deficiente o incompleta".
Las descripciones de productos desempeñan un papel crucial en la experiencia del cliente. Los compradores se basan en ellas para tomar decisiones de compra. Cuando las descripciones son deficientes o inexistentes, las empresas se arriesgan a perder ingresos potenciales y a frustrar a los clientes.
Una buena descripción mejora la interacción y la satisfacción del usuario, ya que,87 según Business Dasher, el % de los compradores en línea considera que las descripciones de los productos son cruciales al tomar una decisión de compra. Por otro lado, las descripciones inexactas pueden provocar la pérdida de ingresos y la pérdida de confianza de40los clientes, ya que, según AX Semantics, el % de los consumidores ha devuelto compras en línea debido a un contenido deficiente del producto.
Desafíos de la descripción tradicional de productos
Redactar descripciones de alta calidad implica numerosos detalles y consideraciones minuciosas. Algunos desafíos incluyen:
Elaboración de descripciones atractivas: una descripción de producto bien redactada aborda las necesidades y los deseos de su público objetivo y, al mismo tiempo, mantiene un tono coherente que se alinea con la estrategia de redacción de UX y la identidad de marca de la empresa.
Optimización SEO: creación de descripciones de productos optimizadas para SEO para generar tráfico orgánico y mejorar las clasificaciones en los motores de búsqueda.
Complejidad multilingüe: mayor complejidad para los minoristas con portales multilingües o múltiples geografías operativas.
Retrasos en la aprobación de contenido: incluso después de escribir una descripción, a menudo todavía debe realizarse un proceso de aprobación de redacción, lo que retrasa el tiempo de comercialización.
Arquitecturas de Referencia
Esta arquitectura tiene tres componentes clave:
MongoDB Atlas: Una plataforma de datos de propósito general que gestiona sus datos en la nube. El modelo de documentos de MongoDB permite escalar fácilmente los productos añadiendo más descripciones (por ejemplo, para traducciones a varios idiomas) sin añadir complejidad.
Almacenamiento de objetos: Un sistema eficaz para el almacenamiento y la recuperación de archivos de imágenes de productos. Puede crearlo con Google Cloud Storage, Azure Blob Storage o AWS S.3
Together AI: Ofrece diversos servicios de IA generativa, lo que facilita la ejecución y el ajuste de los principales modelos de código abierto con solo unas pocas líneas de código. Esta solución utiliza sus LLM de visión disponibles para generar las descripciones de los productos.
El siguiente diagrama muestra la arquitectura de esta solución:
Figura 1. Descripción del producto de la arquitectura de IA generativa
Esta arquitectura tiene el siguiente flujo de datos:
1. Ingesta de productos
La solución comienza en el lado izquierdo del diagrama, con la etiqueta Usuario/Evento. El icono de una computadora portátil representa el sistema Generador de Descripción de Producto. Primero, recibe un nuevo producto, que se agrega manualmente o en bloque mediante un evento automatizado.
2. Descripción de la solicitud
Luego puedes generar las descripciones enviando una query al endpoint de Together AI, utilizando sus modelos de visión que combinan la visión computacional y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para procesar y comprender imágenes junto con texto. La solicitud incluye la URL de la imagen, la longitud deseada de la descripción, el modelo de visión utilizado y los lenguajes para la descripción.
3. Generar descripción
Together AI utiliza sus3 modelos de visión Llama para escanear la imagen, generar una descripción que coincida con los requisitos especificados y devolver la descripción del producto a la aplicación.
4. Descripción de la tienda
Finalmente, inserta el producto junto con su descripción dentro del catálogo en MongoDB, garantizando la disponibilidad en tiempo real en todos los sistemas conectados.
Para ilustrar la escalabilidad de esta arquitectura, considere el diagrama a continuación. Al integrar MongoDB Change Streams, se permiten actualizaciones en tiempo real en cualquier aplicación que escuche el catálogo. Por ejemplo, el portal de comercio electrónico, una plataforma de redes sociales y cualquier otro punto de contacto.
El siguiente diagrama muestra la arquitectura de esta solución con integración en tiempo real:
Figura 2. Descripción del producto: arquitectura de IA generativa con aplicaciones en tiempo real.
Construir la solución
Esta solución utiliza este repositorio de GitHub.
El repositorio README describe el siguiente procedimiento con más detalle.
Replicar la base de datos de demostración
Aprovisione un clúster dentro de su cuenta Atlas y complete su base de datos de demostración utilizando el volcado de datos proporcionado y un solo mongorestore comando.
Crea tu cuenta Together AI
Inicie sesión en Together AI. Acceda a su cuenta y recupere su clave de usuario. Puede encontrarla en su Perfil, luego en Configuración y seleccionando Claves API. Guarde esta clave en su archivo, ya que la .env necesitará.
Configurar la interfaz de su aplicación
Obtén el código de demostración clonando el repositorio de GitHub en tu equipo local, configura las variables de entorno e instala las dependencias. Finalmente, ejecuta la aplicación localmente en http://localhost:.3003
Aprendizajes clave
Las descripciones de productos de alta calidad impulsan el éxito empresarial: una descripción de producto bien elaborada mejora la participación del usuario, mejora las clasificaciones SEO con más vistas y ayuda a los clientes a tomar decisiones de compra más informadas.
Aproveche MongoDB y Together AI para automatizar las descripciones de productos: al combinar la base de datos flexible y escalable de MongoDB con los modelos de visión disponibles de Together AI, los minoristas pueden automatizar la generación de descripciones de productos en tiempo real que se alineen con sus necesidades comerciales.
Las arquitecturas modernas aceleran el tiempo de comercialización: la optimización del proceso de incorporación de productos mediante IA y automatización reduce el esfuerzo manual y agiliza las aprobaciones. El uso de IA generativa para las descripciones de productos mantiene una experiencia de usuario y un tono consistentes, lo que permite una rápida escalabilidad para ampliar los catálogos de productos.
Autores
Angie Guemes, MongoDB
Prashant Juttukonda, MongoDB