Habilite a integração mais rápida de produtos com o MongoDB e a Together AI para fornecer soluções IA generativa para escrever descrições de produtos multilíngues.
Setores: Varejo
Produtos: MongoDB Atlas, Document Model, MongoDB Node.js Driver
Parceiros: Together AI
Visão Geral da Solução
Nesta solução, você aprenderá a construir uma arquitetura IA generativa que processa imagens usando modelos de visãocoleção de IA, gerando descrições precisas e envolventes de uma imagem. O MongoDB Atlas serve como a camada operacional de dados, aproveitando seus dados flexíveis para dimensionar à medida que você adiciona novas descrições e garantindo gerenciamento eficiente de dados e escalabilidade.
Esta solução mostra-se particularmente valiosa no setor de varejo. O processo de integração de um novo produto no catálogo de um revendedor pode consumir tempo, especialmente quando você cria descrições de produtos em vários idiomas e para diferentes grupos demográficos. Essa solução ajuda a simplificar esse fluxo de trabalho, automatizando a criação inicial de conteúdo por meio de IA generativa, fornecendo aos revendedores uma base sólida para cada descrição de produto e, por fim, acelerando o tempo de lançamento no mercado e melhorando a consistência na escrita de UX do catálogo.
A Importância de uma Boa Descrição
Business Dasher afirma que "70% das pessoas saem de uma página de produto quando a descrição do produto é ruim ou incompleta."
Descrições dos produtos desempenham uma função essencial na jornada do cliente. Os compradores confiam nelas para tomar decisões de compra. Quando as descrições são fracas ou inexistentes, as empresas correm o risco de perder receita em potencial e de deixar os clientes frustrados.
Uma ótima descrição aumenta o engajamento e a satisfação do usuário, pois "87% dos compradores online consideram que as descrições de produtos são cruciais ao tomar uma decisão de compra," de acordo com Business Dasher. Por outro lado, descrições imprecisas podem resultar em perda de receita e queda de confiança em sua base de cliente, pois "40% dos consumidores devolveram as compras online devido ao conteúdo ruim do produto", de acordo com a AX Semantics.
Desafios tradicionais da descrição do produto
Escrever descrições de alta qualidade envolve vários detalhes e considerações cuidadosas. Alguns desafios incluem:
Criação de descrições envolventes: uma descrição de produto bem escrita aborda as necessidades e os votos de seu alvo, mantendo um tom consistente que se alinha à estratégia de escrita de UX da empresa e à identidade da marca.
Otimização de SEO: criar descrições de produtos otimizadas para SEO com o objetivo de aumentar o tráfego orgânico e melhorar a classificação nos mecanismos de busca.
complexidade multilíngue: maior complexidade para revendedores com portais multilíngues ou várias regiões operacionais.
Atrasos de aprovação de conteúdo: Mesmo depois de gravar uma descrição, muitas vezes um processo de aprovação de escrita ainda precisa acontecer, atrasando o tempo de lançamento no mercado.
Arquiteturas de referência
Essa arquitetura tem três componentes principais:
MongoDB Atlas: uma plataforma de dados de uso geral que gerencia seus dados na nuvem. O document model do MongoDB permite que os produtos sejam dimensionados facilmente adicionando mais descrições (ou seja, para traduções em várias linguagens) sem introduzir complexidade.
Armazenamento de objetos: um sistema eficaz para armazenamento e recuperação de arquivos de imagem do produto. Você pode criar isso com o armazenamento do Google Cloud, Azure Blob Storage ou AWS S3.
Together AI: Oferece vários serviços de IA generativa, facilitando executar ou ajustar finamente os principais modelos de código aberto com apenas algumas linhas de código. Essa solução usa os LLMs de visão disponíveis para gerar as descrições do produto.
O diagrama a seguir exibe a arquitetura desta solução:
Figura 1. Arquitetura de AI generativa para descrição de produtos
Essa arquitetura tem o seguinte fluxo de dados:
1. Ingestão de produto
A solução começa no lado esquerdo do diagrama com o rótulo Usuário/Evento. Um ícone de laptop representa o sistema Gerador de descrição do produto. Primeiro, você recebe um novo produto, que adiciona manualmente ou em massa por meio de um evento automatizado.
2. Descrição da solicitação
Em seguida, você pode gerar as descrições enviando uma query para o ponto de extremidade da IA Together, utilizando seus modelos de visão que combinam visão computacional e processamento em linguagem natural (NLP) para processar e entender imagens junto com texto. A solicitação inclui o URL da imagem, o comprimento da descrição desejado, o modelo de visão utilizado e as linguagens para a descrição.
3. Gerar descrição
Juntos, a IA usa seus modelos de visão Llama3 para digitalizar a imagem, gerar uma descrição que corresponda aos requisitos especificados e retornar a descrição para o aplicativo.
4. Descrição da loja
Por fim, você faz o upsert do produto junto com sua descrição dentro do catálogo no MongoDB, garantindo a disponibilidade em tempo real em todos os sistemas conectados.
Para ilustrar a escalabilidade desta arquitetura, veja o diagrama abaixo. Ao integrar o MongoDB Change Streams, é possível ter atualizações em tempo real em qualquer aplicativo que esteja aguardando eventos do catálogo. Por exemplo, o portal de e-commerce, plataformas de redes sociais e quaisquer outros pontos de contato.
O diagrama a seguir exibe a arquitetura desta solução com integração em tempo real:
Figura 2. Descrição do produto: arquitetura de AI generativa com aplicativos em tempo real
Construir a solução
Esta solução utiliza este repositório GitHub.
O README do repositório descreve o seguinte procedimento em mais detalhes.
Replique o banco de dados de demonstração
Provisione um cluster dentro da sua conta do Atlas e preencha seu banco de dados de demonstração usando o despejo de dados fornecido e um único comando mongorestore.
Crie sua conta na Together AI
Faça login na IA do Tableau. Navegue até sua conta e recupere sua chave de usuário, que você pode encontrar acessando seu Perfil, acessando Configurações e selecionando Chaves de API. Salve esta chave, conforme você precisa, em seu arquivo .env.
Configure o frontend do seu aplicativo
Obtenha o código de demonstração clonando o repositório GitHub em sua máquina local, configure as variáveis de ambiente e instale as dependências. Por fim, execute o aplicativo localmente em http://localhost:3003.
Principais Aprendizados
Descrições de produtos de alta qualidade impulsionam sucesso comercial: uma descrição bem elaborada aumenta o engajamento do usuário, melhora o ranking de SEO com mais visualizações e ajuda os clientes a tomar decisões de compra mais conscientes.
Aproveite o MongoDB e a IA juntos para automatizar as descrições dos produtos: Ao combinar o banco de dados flexível e dimensionável do MongoDB com os modelos de visão disponíveis da IA juntos, os revendedores podem automatizar a geração de descrições de produtos em tempo real que se alinha às suas necessidades de negócios.
Arquiteturas modernas aceleram o tempo de lançamento no mercado: a simplificação do processo de integração de produtos com IA e a automação reduz o esforço manual e acelera as aprovações. O uso de IA generativa para descrições de produtos mantém UX e tom consistentes, permitindo rápida escalabilidade para expandir catálogos de produtos.
Autores
Angie Guemes, MongoDB
Prashant Juttukonda, MongoDB