Xuất bản: ngày 15 tháng 5 năm 2025, Lần cập nhật gần đây nhất: ngày 27 tháng 5 năm 2026
Các trang web có bài đánh giá của người dùng, chẳng hạn như trang web thương mại điện tử hoặc trang web du lịch, thường có một lượng lớn thông tin. Điều này có thể khiến người dùng mất nhiều thời gian để sàng lọc qua nhiều bài đánh giá nhằm quyết định mua hàng. Việc cung cấp bản tóm tắt bài đánh giá có thể giúp người dùng hiểu được ý kiến phản hồi và tiết kiệm thời gian.
Tìm hiểu cách redBus và Miravia sử dụng Summarizer API để cải thiện trải nghiệm mua hàng và đưa ra quyết định. Việc Miravia bổ sung tóm tắt bài đánh giá đã giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi trên các trang sản phẩm và trên toàn bộ trang web.
| Video giải thích | Web | Phần mở rộng | Trạng thái của Chrome | Mục đích |
|---|---|---|---|---|
| MDN | Xem | Ý định vận chuyển |
Summarizer API cho phép bạn tạo nhiều loại bản tóm tắt với nhiều độ dài và định dạng, chẳng hạn như câu, đoạn văn, danh sách dấu đầu dòng, v.v. API này (giống như nhiều API AI tích hợp của chúng tôi) sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện suy luận. Trong Chrome, mô hình này là Gemini Nano.
redBus giúp khách hàng quyết định lựa chọn xe buýt phù hợp nhất
redBus là nhà cung cấp xe buýt lớn nhất ở Ấn Độ, với hơn 30 triệu khách hàng, cung cấp dịch vụ xe buýt tại khoảng 10.000 thành phố và thị trấn, kết nối trên toàn quốc. Thông qua dữ liệu và ý kiến phản hồi, redBus nhận thấy rằng các bài đánh giá do người dùng tạo đóng vai trò quan trọng trong việc giúp khách hàng xác định tuyến đường và xe buýt phù hợp nhất với nhu cầu đi lại của họ. redBus nhận được một lượng lớn bài đánh giá và mỗi bài đánh giá đều cụ thể cho chính xác điểm đến và điểm khởi hành cũng như thời gian.
Để giúp khách hàng hiểu rõ hơn về một số thành phố hoặc tuyến đường, họ sử dụng Summarizer API để trình bày thông tin chi tiết chính từ các bài đánh giá có liên quan.
"Summarizer API có thể tạo ra những bản tóm tắt chất lượng từ số lượng lớn các bài đánh giá và các biến thể cụm từ tìm kiếm của người dùng. Tính năng phía máy khách này đã loại bỏ sự phức tạp về kỹ thuật và chi phí kinh doanh bổ sung mà giải pháp thay thế phía máy chủ sẽ có. Điều này rất quan trọng đối với chúng tôi vì trường hợp sử dụng này nằm trong phễu chuyển đổi".
– Amit Kumar, Quản lý kỹ thuật cấp cao, redBus
Mức độ chi tiết của các bài đánh giá được lưu trữ trên phần phụ trợ của redBus, kết hợp với số lượng lớn các hoán vị có thể có trong cụm từ tìm kiếm của người dùng (với các biến số như thời gian khởi hành và đến, điểm lên xe cụ thể trong thành phố và các nhà khai thác xe buýt khác nhau) khiến việc làm nổi bật thông tin chi tiết cụ thể từ các bài đánh giá trở nên khó khăn. Với lượng dữ liệu đó, việc tóm tắt phía máy chủ cho từng cụm từ tìm kiếm sẽ tốn kém.
Để tạo ra những bản tóm tắt hiệu quả, redBus cung cấp ngữ cảnh sau đây cho Summarizer API, ngoài các bài đánh giá của khách hàng:
//Context to provide a useful summary
const promptContext =
'Summarize the following reviews in 30 words or less.' +
'Focus on key positives and negatives, such as comfort, maintenance,' +
'pricing, and cleanliness. Reviews are separated by {end}.' +
'Give the summary in just one paragraph.';
Bản tóm tắt giúp khách hàng đưa ra quyết định mà không làm tăng thêm chi phí kinh doanh và độ phức tạp về kỹ thuật. Ngoài ra, redBus có thể cá nhân hoá thông tin tóm tắt theo lựa chọn ưu tiên về chuyến đi của người dùng đã đăng nhập, chẳng hạn như sự thoải mái của ghế hoặc khả năng truy cập Wi-Fi. Suy luận phía máy khách, tức là nội dung tìm kiếm và bản tóm tắt này vẫn ở chế độ riêng tư đối với người dùng.
Hãy xem một đoạn mã mẫu ngắn kiểm tra tính khả dụng của công cụ Tóm tắt, cung cấp bối cảnh và truy xuất các bài đánh giá dựa trên cụm từ tìm kiếm của người dùng.
// The Summarizer API is available
if ('Summarizer' in self) {
try {
const available = await Summarizer.availability();
let summarizer;
if (available === 'unavailable') {
return null;
}
if (available === 'available') {
//model is already available, use immediately
summarizer = await Summarizer.create();
} else {
//trigger model download and wait
summarizer = await Summarizer.create();
}
// Context to provide a useful summary
const promptContext =
'Summarize the following reviews in 30 words or less.' +
'Focus on key positives and negatives, such as comfort, maintenance,' +
'pricing, and cleanliness. Reviews are separated by {end}.' +
'Give the summary in just one paragraph.';
// Retrieve the reviews to be summarized based on user's search query
let reviews = getIndividualBusReviews();
if (reviews) {
const reviewSummary = await summarizer.summarize(reviews, {
context: promptContext
});
}
} catch (e) {
console.error("SUMMARIZER_API_ERROR: ", e);
return null
}
}
Với ví dụ về việc tìm kiếm từ Bangalore đến Mangaluru, kết quả của công cụ tóm tắt như sau:
<Bus Provider X> thường nhận được các bài đánh giá tích cực về sự thoải mái, sạch sẽ và dịch vụ của nhân viên. Một số người gặp phải vấn đề nhỏ như chậm trễ, hành vi của tài xế (thô lỗ), thiếu tiện nghi (theo dõi trực tiếp, chăn) và cảm thấy không thoải mái (kích thước ghế, bộ giảm xóc kém).
Bài đánh giá này đáp ứng các yêu cầu được đề ra, có cả điểm tích cực và tiêu cực trong một đoạn văn ngắn, giúp người đọc dễ dàng đọc hơn so với 308 bài đánh giá riêng lẻ.
Bản tóm tắt các bài đánh giá về thương mại điện tử trên Miravia
Miravia là một nền tảng thương mại điện tử hàng đầu ở Tây Ban Nha, có hàng triệu số người dùng hoạt động hằng tháng. Bất cứ khi nào người dùng lọc bài đánh giá (ví dụ: theo điểm xếp hạng sản phẩm), một bản tóm tắt mới sẽ được tạo. Điều này cung cấp thông tin tổng quan ngắn gọn về ý kiến phản hồi của khách hàng, nêu bật những mối lo ngại và đề xuất.
"Trước đây, để nắm được những ưu và nhược điểm chính trong bài đánh giá sản phẩm, người dùng phải đọc qua nhiều bình luận riêng lẻ trên trang chi tiết. Để giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt được cảm xúc chung của khách hàng, chúng tôi đã ra mắt Summarizer API. Bản tóm tắt này sẽ tự động cập nhật bất cứ khi nào người dùng lọc bài đánh giá (chẳng hạn như theo điểm xếp hạng theo sao hoặc tiêu chí khác), giúp bạn nắm được thông tin tổng quan nhanh chóng và toàn diện về ý kiến phản hồi có liên quan của người mua."
– Ziyi Liang, Kỹ sư phần mềm cấp cao, Miravia
Ban đầu, tính năng tóm tắt bài đánh giá của người dùng của Miravia dựa vào một dịch vụ AI phía máy chủ. Họ nhận thấy Gemini Nano chạy AI phía máy khách có thể mang lại kết quả tương đương, đồng thời giảm chi phí bảo trì. Lợi thế này đặc biệt rõ ràng đối với những mặt hàng phổ biến, bán chạy, có bài đánh giá được cập nhật liên tục.
Mặc dù việc triển khai của Miravia yêu cầu tìm nạp và tóm tắt thông tin đánh giá theo thời gian thực, nhưng cho dù suy luận xảy ra trên máy chủ hay trong trình duyệt, thì AI phía máy khách vẫn hiệu quả hơn đáng kể khi tần suất tăng lên. Họ hài lòng với hiệu suất tổng thể của chiến dịch.
Trước tiên, Miravia sẽ kiểm tra khả năng tương thích của tính năng và thiết bị.
// Compatibility check for device with built-in AI
export const deviceCheck = async () => {
// Query the browser's AI capabilities
const availability = await Summarizer.availability();
// Case 1: Device doesn't support AI summarization
if (availability === 'unavailable') {
return {
summarizationAvailable: false,
message:
'AI summarization tools are not supported on this device, or the appropriate permissions have not be set.',
};
}
// Case 2: Device supports AI but requires model download
if (availability === 'downloadable') {
// Try to trigger an installation
Summarizer.create();
return {
summarizationAvailable: false,
message: 'Installing in the background. This may take a few minutes...',
};
}
// Case 3: Device supports AI summarization
return {
summarizationAvailable: true,
message: 'Ready for use.',
};
};
Sau đó, Miravia sẽ tóm tắt các bài đánh giá hiện có. Các bài đánh giá được ghép với một khoảng thời gian bổ sung để thông tin đầu vào mạch lạc hơn.
/**
* Summarizes a list of reviews using Chrome's Built-in AI
* @param {Array<string>} reviewContentList - Array of review texts to summarize
* @returns {Promise<string>} The generated summary text
* @throws {Error} If summarization is not available or fails
*/
export const reviewSummarize = async (reviewContentList) => {
// Validate input
if (!Array.isArray(reviewContentList) || !reviewContentList.length) {
throw new Error('Please provide a non-empty array of reviews to summarize');
}
// Check device compatibility
const { summarizationAvailable, message } = await deviceCheck();
if (summarizationAvailable) {
try {
// Configure and create the summarizer with appropriate parameters
const summarizer = await Summarizer.create({
type: 'tl;dr',
length: 'short',
sharedContext:
'Summarize the given user reviews. Maintain a polite and formal tone.',
});
// Generate the summary from the joined review texts
const summary = await summarizer.summarize(reviewContentList.join('. '));
// Return the generated summary
return summary;
} catch (error) {
// Handle any errors during summarization
throw new Error(`Summarization failed: ${error.message}`);
}
} else {
// If unavailable, throw an error with the message from deviceCheck
throw new Error(
message ||
'AI summarization tools are not supported on this device or browser.'
);
}
};
Cải thiện số lượt chuyển đổi
Kể từ khi Summarizer API được cung cấp trong quá trình phát hành công khai, Miravia nhận thấy rằng bản tóm tắt dẫn đến:
- Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 12,4% trên các trang sản phẩm.
- Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 3,3% trên toàn bộ trang web.
Các phương pháp hay nhất
Nếu nội dung đánh giá vượt quá giới hạn mã thông báo, hãy thực hiện các biện pháp giảm thiểu sau:
- Sử dụng một mẫu nhỏ hơn (chẳng hạn như 4 bài đánh giá gần đây nhất) cho API. Điều này giúp tạo ra kết quả nhanh hơn. Hãy tham khảo hướng dẫn của chúng tôi về mở rộng quy mô tính năng tóm tắt phía máy khách.
QuotaExceededErrorcung cấp thêm thông tin về các mã thông báo được yêu cầu trong dữ liệu đầu vào. Đối tượngsummarizercó một thuộc tínhinputQuotacho biết giới hạn mã thông báo của API. Điều này cho phép đưa ra ý kiến phản hồi theo thời gian thực và vô hiệu hoá chức năng nếu dữ liệu đầu vào vượt quá giới hạn.
Bạn nên cân nhắc sử dụng phương pháp kết hợp để đảm bảo trải nghiệm liền mạch cho tất cả người dùng. Trong lần đầu tiên gọi một API AI tích hợp, trình duyệt phải tải mô hình xuống.
- Miravia đã sử dụng một mô hình phía máy chủ để cung cấp bản tóm tắt ban đầu trong khi mô hình đang tải xuống. Sau khi mô hình tích hợp sẵn đã sẵn sàng, trang web đã chuyển sang thực hiện suy luận phía máy khách.
Bạn phải luôn cố gắng tạo một giao diện thân thiện và có tính giao tiếp:
- Triển khai thanh tiến trình để tải mô hình xuống và giảm thiểu độ trễ phản hồi.
- Cân nhắc tính minh bạch về việc tải mô hình xuống. Bright Sites đã thông báo cho người dùng về việc tải mô hình xuống để đảm bảo tính minh bạch và sự đồng ý đối với việc sử dụng tài nguyên. Như vậy, người dùng có thể chấp nhận hoặc từ chối trước khi tiếp tục.
Kết luận và đề xuất
Những ví dụ thực tế này từ redBus và Miravia minh hoạ cách Summarizer API giúp người dùng nhanh chóng đưa ra quyết định sáng suốt bằng cách cung cấp bản tóm tắt ngắn gọn và phù hợp về các bài đánh giá của người dùng. Khả năng hoạt động ở phía máy khách của API mà không tốn thêm chi phí kinh doanh và có độ phức tạp kỹ thuật thấp khiến API trở thành một lựa chọn khả thi cho các trường hợp sử dụng tương tự, trong đó cần tóm tắt thông tin. Tất cả các API AI tích hợp sẵn đều cho phép các trường hợp sử dụng AI phía máy khách thực tế.
Bạn muốn biết Summarizer API có thể giúp ích cho những trường hợp sử dụng nào khác? Chúng tôi cũng đã chia sẻ cách Summarizer API giúp tăng mức độ tương tác với bài viết.
Bạn có đang xây dựng một ứng dụng mới bằng các API này không? Hãy chia sẻ với chúng tôi tại @ChromiumDev trên X hoặc Chromium for Developers trên LinkedIn.
Tài nguyên
- Tìm hiểu thêm về Summarizer API.
- Bắt đầu sử dụng các API tích hợp trên Chrome.
- Đọc nghiên cứu điển hình về Prompt API trong việc hỗ trợ các blogger.
- Đọc nghiên cứu điển hình về công cụ Dịch và phát hiện ngôn ngữ.
- Đọc cách Summarizer API giúp Bright Sites và Terra tạo bản tóm tắt bài viết hấp dẫn
Lời cảm ơn
Xin cảm ơn Makakhov Andrey và Ziyi Liang của Miravia (Alibaba Group), Amit Kumar của redBus, Swetha Gopalakrishnan, Alexandra Klepper, Thomas Steiner và Kenji Baheux vì đã giúp viết và xem xét tài liệu này.