O MongoDB e o Together AI fornecem soluções com AI generativa para criar descrições de produtos em vários idiomas, possibilitando uma inclusão mais rápida para os produtos.
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 baseada em AI generativa que processa imagens utilizando modelos de visão computacional avançados, gerando descrições precisas e atraentes para uma imagem. O MongoDB Atlas serve como a camada de dados operacional, utilizando seu modelo de dados flexíveis para dimensionar de forma contínua à medida que novas descrições são adicionadas, o que garante gerenciamento de dados eficiente e escalabilidade sem esforço.
Esta solução é particularmente útil no varejo. O processo de incluir um novo produto ao catálogo de uma varejista pode ser demorado, principalmente quando se trata de elaborar descrições de produtos em vários idiomas para diferentes regiões. Esta solução ajuda a agilizar o fluxo de trabalho ao automatizar a criação inicial de conteúdo por meio de AI generativa, fornecendo às varejistas uma base sólida para cada descrição de produto, acelerando o tempo de lançamento no mercado e melhorando a consistência na UX Writing do catálogo.
A Importância de uma Boa Descrição
Você sabia que cerca de 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.
Ter uma ótima descrição pode melhorar o engajamento e a satisfação do usuário, pois 87% das pessoas que compram online consideram que as descrições de produtos são essenciais no momento de tomar uma decisão de compra. Por outro lado, descrições imprecisas podem resultar em perda de receita e perda da confiança dos clientes, pois 40% dos consumidores já devolveram compras feitas pela internet por considerarem o produto insatisfatório.
Desafios presentes no processo tradicional de redigir descrições de produtos
A jornada de gravar descrições de alta qualidade envolve inúmeros detalhes e considerações cuidadosas. Alguns dos desafios que se apresentam incluem:
Elaborar descrições convincentes: uma descrição de produto bem elaborada atende às necessidades e aos desejos do público-alvo, mantendo um tom consistente que se alinha à estratégia de UX writing e à identidade da empresa.
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: para varejistas com portais multilíngues e várias geografias operacionais, esse processo se torna mais complexo.
Atrasos na aprovação de conteúdo: mesmo após uma descrição ser redigida, geralmente é preciso ocorrer, ainda, o processo de aprovação, o que atrasa o tempo de entrada no mercado.
Arquiteturas de referência
Com o MongoDB
No núcleo desta arquitetura, temos três componentes principais:
MongoDB Atlas: uma plataforma de dados poderosa e de uso geral que gerencia perfeitamente nossos dados na nuvem. O document model flexível do MongoDB permite que os produtos sejam dimensionados facilmente com a adição de mais descrições (ou seja, para traduções em várias línguas) sem introduzir complexidade.
O armazenamento de objetos: um sistema eficaz para o armazenamento e a recuperação eficiente de arquivos de imagens de produtos. Isso pode ser construído com o armazenamento do Google Cloud, o Armazenamento de Blobs do Azure ou o AWS S3.
Together AI: oferece uma variedade de serviços de IA generativa, facilitando a execução ou o ajuste fino dos principais modelos de código aberto com apenas algumas linhas de código. Esta solução utiliza as LLMs de visão disponíveis para gerar as descrições dos produtos.
Figura 1. Arquitetura de AI generativa para descrição de produtos
A jornada começa no lado esquerdo do diagrama com o rótulo Usuário/Evento. Um ícone de laptop representa o sistema “Gerador de descrição de produto”. Primeiro, um novo produto é recebido — pode ser adicionado manualmente por um usuário ou em massa por meio de um evento automatizado.
Em seguida, os varejistas geram as descrições enviando uma query para o ponto de extremidade da Together AI, utilizando seus modelos de visão, combinando visão computacional e processamento de linguagem natural (Natural Language Processing - NLP) para processar e entender imagens juntamente com o texto. A solicitação inclui o URL da imagem, o comprimento desejado da descrição, o modelo de visão utilizado e os idiomas da descrição.
Em seguida, o Together AI coleta esses dados e utiliza um de seus modelos de visão computacional Llama3 para analisar a imagem e gerar uma descrição que atenda aos requisitos especificados, retornando a descrição do produto para o aplicativo.
Por fim, o produto e sua descrição serão inseridos no catálogo do MongoDB, garantindo 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.
Figura 2. Descrição do produto: arquitetura de AI generativa com aplicativos em tempo real
Construindo a Solução
A construção desta solução pode ser dividida em cinco etapas principais:
Replique o banco de dados de demonstração
Provisione um cluster na sua conta do Atlas e preencha seu banco de dados com os dados necessários para a demonstração. É possível replicar o banco de dados rapidamente usando um dump de dados — disponível no repositório do GitHub — com um único comando mongorestore.
Crie sua conta na Together AI
Entre no Together AI. Navegue até sua conta e recupere a chave de usuário, que pode ser encontrada no seu Perfil. Em seguida, acesse as Configurações e selecione Chaves de API. Salve esta chave, pois você precisará dela no 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
Para obter informações completas sobre implementação, incluindo exemplos de código, arquivos de configuração e tutoriais em vídeo, acesse o repositório do GitHub.
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.
Utilize o MongoDB e o Together AI para automatizar descrições de produtos: ao combinar o banco de dados dimensionável e flexível do MongoDB com os modelos de visão computacional disponíveis no Together AI, os varejistas podem automatizar a geração de descrições de produtos em tempo real que atendem às suas necessidades de negócios.
Arquiteturas modernas aceleram o tempo de entrada no mercado:simplificar o processo de inclusão de produtos com AI e automação reduz o esforço manual e acelera as aprovações. O uso de AI generativa em descrições de produtos mantém a consistência na experiência do usuário e no tom, permitindo rápida escalabilidade para expandir catálogos de produtos com pouco esforço adicional.
Juntas, essas funcionalidades formam um sistema de AI generativa robusto que se dimensiona conforme as necessidades da sua empresa, garantindo eficiência e confiabilidade.
Tecnologias e produtos utilizados
Plataforma de dados para desenvolvedores MongoDB
Tecnologias de parceiros
Autores
Angie Guemes, MongoDB
Prashant Juttukonda, MongoDB