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自动生成精华评论,亚马逊用生成式AI总结用户评论!

作者:AIGC开放社区发布时间:2023-08-16

原标题:自动生成精华评论,亚马逊用生成式AI总结用户评论!

8月15日,全球最大电商平台之一的亚马逊(amazon)宣布,将在产品的客户评论中使用生成式AI,按照用户需求自动生成精华评论。

亚马逊表示,客户评论是其最古老和最重要的功能之一。自1995年首次推出该功能以来,为全球数十亿人购买商品提供了宝贵的建议和见解。随着电商的飞速发展,客户评论的数量也发生了巨大变化。购物者想从海量评论中找出适合自己的信息并不容易。

因此,亚马逊希望借助生成式AI强大的文本总结、提取摘要等能力,用在客户评论方面以提升客户体验和购物效率。

例如,从爆款电视商品的用户评论中,让AI自动生成关于电视彩色方面的所有用户评论。

客户评论对电商产品的销售起到了至关重要的作用,同时也是一笔值得深挖的“数字金矿”。

仅2022年,有1.25亿客户为亚马逊电商平台贡献了近15亿条评论和评级,每秒可产生45条评论。面对如此海量数据和高频率增长,使得用户评论成为生成式AI最佳应用场景之一。

亚马逊希望在广泛的产品中,通过生成式AI不仅能自动生成精华评论,还能提供关键的产品见解。例如,从一款鞋子商品的评论中,提取所有5星评论,然后根据舒适、耐磨、防水属性进行筛选

这使得用户对评论的需求更加聚焦化,贴近实际需求来进行选择有用的评论,全面提升购物体验。

技术方面,亚马逊将使用自研大模型Amazon Titan,应用在用户评论中。Titan 系列模型分为两种,一种是用于内容生成的文本模型;另一种是文本嵌入模型,用于创建高效搜索功能等。

文本生成模型与ChatGPT类似,可以自动生成创意文本、文本分类、总结文本、问答以及从数据库中提取关键信息等任务

文本嵌入模型能够将文本输入翻译成包含语义的数字表达(嵌入编码)。虽然这种大语言模型不生成文本,但对个性化推荐和搜索等非常有用。实际上,亚马逊电商平台的产品搜索功能就是应用了类似的文本嵌入模型,帮助客户更好地查找所需的商品。

数据方面,亚马逊将使用真实可靠的用户评论数据,无论是正面还是负面评论,真实性至关重要。亚马逊表示,如果使用虚假评论信息,那么生成的评论也是假的,一切都变得毫无意义。

亚马逊为了打击恶意为商品刷虚假评论,通过分析数千个数据点包括登录活动、与其他账户的关系、评论历史记录和其他异常行为迹象等,可精准识别出用户评论的真实性。

目前,该功能在美国地区测试,随着技术的成熟和不断迭代,会扩展至更多的地区和产品中。


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