Permite una incorporación más rápida de productos con MongoDB y Together AI para ofrecer soluciones impulsadas por IA generativa para redactar descripciones de productos multilingües.
Industrias: Comercio minorista
Productos: MongoDB Atlas,Modelo de documento, Controlador MongoDB Node.js
emparejar: Together IA
Resumen de la solución
En esta solución, aprenderás a construir una arquitectura impulsada por IA generativa que procesa imágenes utilizando los modelos de visión Together AI, generando descripciones precisas y atractivas de una imagen. MongoDB Atlas sirve como la capa operativa de datos, aprovechando su modelo de datos flexibles para escalar a medida que se añaden nuevas descripciones y garantizando una gestión de datos eficiente y escalabilidad.
Esta solución demuestra ser especialmente valiosa en la industria de venta minorista. El proceso de incorporación de un nuevo producto al catálogo de un minorista puede llevar mucho tiempo, especialmente cuando elaboras descripciones de productos en varios lenguajes y para diferentes segmentos demográficos. Esta solución ayuda a agilizar ese flujo de trabajo automatizando la creación inicial de contenidos mediante IA generativa, proporcionando a los minoristas una base sólida para cada descripción de producto, acelerando el tiempo de lanzamiento al mercado y mejorando la coherencia en la redacción de UX de su catálogo.
La importancia de una buena descripción
Business Dasher 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 el viaje del cliente. Los compradores dependen de ellos para tomar decisiones de compra. Cuando las descripciones son débiles o faltan, las empresas arriesgan perder ganancias potenciales y dejar a los clientes frustrados.
Una gran descripción mejora la interacción y satisfacción del usuario, ya que "87% de los compradores en línea consideran que las descripciones de los productos son cruciales a la hora de tomar una decisión de compra" según Business Dasher. Por otro lado, las descripciones inexactas pueden provocar pérdidas de ingresos y disminución de la confianza con tu base de clientes, ya que el "40% de los consumidores han devuelto compras en linea debido a un contenido de producto deficiente," según AX Semantics.
Desafíos tradicionales de la descripción de productos
Escribir descripciones de alta calidad implica numerosos detalles y consideraciones cuidadosas. Algunos desafíos incluyen:
Redacción de descripciones atractivas: Una descripción de producto bien redactada aborda las necesidades y deseos de tu público objetivo, manteniendo un tono coherente que esté en sintonía con la estrategia de redacción UX y la identidad de marca de la empresa.
Optimización SEO: crear descripciones de productos optimizadas para SEO para aumentar el tráfico orgánico y mejorar el posicionamiento en los motores de búsqueda.
Complejidad multilingüe: mayor complejidad para los minoristas con portales multilingües o múltiples geografías operativas.
Retrasos en la aprobación del contenido: Incluso después de escribir una descripción, a menudo aún debe realizarse un proceso de aprobación de redacción, lo que retrasa el tiempo de lanzamiento al mercado.
Arquitecturas de Referencia
Esta arquitectura tiene tres componentes clave:
MongoDB Atlas: Una plataforma de datos de propósito general que gestiona tus datos en la nube. El modelo orientado a documentos de MongoDB permite que los productos escalen fácilmente al agregar más descripciones (es decir, para traducciones en varios idiomas) sin introducir complejidad.
Object Storage: Un sistema eficaz para el almacenamiento y recuperación de archivos de imágenes de productos. Puedes construirlo con Google Cloud almacenamiento, Azure Blob almacenamiento o AWS S3.
Together AI: Ofrece varios servicios de IA generativa, lo que facilita ejecutar o ajustar 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. Un icono de portátil representa el sistema Product Description Generator. Primero, se recibe un nuevo producto, que se añade manualmente o de forma masiva a través de 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. Genera descripción
Together AI utiliza sus modelos de visión Llama3 para escanear la imagen, generar una descripción que cumpla con los requisitos especificados y devolver la descripción del producto a la aplicación.
4. Descripción de la tienda
Finalmente, la inserción del producto junto con su descripción en el catálogo en MongoDB, asegurando 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
Compilar la solución
Esta solución utiliza este repositorio de GitHub.
El repositorio README describe el siguiente procedimiento en mayor detalle.
Replicar la base de datos de demostración
Provisiona un clúster dentro de tu cuenta de Atlas y llena tu base de datos de demostración utilizando el vaciado de datos proporcionado y un solo comando mongorestore.
Crea tu cuenta Together AI
Inicie sesión en Together IA. Ve a tu cuenta y recupera tu clave de usuario, la cual puedes encontrar yendo a tu Perfil, luego a Configuración y seleccionando Claves API. Guarde esta clave, ya que la necesitará en su archivo .env.
Configura la interfaz de tu aplicación
Obtén el código de la demo clonando el repositorio de GitHub en tu máquina local, configura las variables de entorno e instala las dependencias. Finalmente, ejecuta la aplicación localmente en http://localhost:3003.
Lecciones 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.
Aprovecha MongoDB y Together IA 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 IA, los minoristas pueden automatizar la generación de descripciones de productos en tiempo real que se adapten a sus necesidades empresariales.
Las arquitecturas modernas aceleran el tiempo de lanzamiento al mercado: Optimizar el proceso de integración de productos con IA y automatización reduce el esfuerzo manual y acelera las aprobaciones. Usar la IA generativa para las descripciones de productos mantiene una experiencia de usuario y un tono coherentes, lo que permite una rápida escalabilidad para ampliar los catálogos de productos.
Autores
Angie Guemes, MongoDB
Prashant Juttukonda, MongoDB