Évaluer des avis sur des produits avec l'IA

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

Publié le 16 mai 2024

Lorsque vous faites des achats en ligne, il peut être difficile de s'y retrouver parmi le nombre d'avis et de produits disponibles. Comment faire le tri pour trouver le produit qui répondra réellement à vos besoins spécifiques ?

Supposons, par exemple, que vous recherchiez un sac à dos pour le travail. Il doit être à la fois fonctionnel, esthétique et pratique. Le nombre d'avis rend presque impossible de savoir si vous avez trouvé le sac idéal. Et si vous pouviez utiliser l'IA pour faire le tri et trouver le produit parfait ?

Il serait utile d'avoir un résumé de tous les avis, ainsi qu'une liste des avantages et des inconvénients les plus courants.

Exemple d'avis d'utilisateur avec une note et une liste d'avantages et d'inconvénients.

Pour ce faire, nous utilisons l'IA générative côté serveur. L'inférence se produit sur un serveur.

Dans ce document, vous pouvez suivre un tutoriel sur l' API Gemini avec Node.js, en utilisant le SDK Google AI JavaScript pour résumer les données de nombreux avis. Nous nous concentrons sur la partie IA générative de ce travail. Nous n'expliquerons pas comment stocker les résultats ni comment créer une file d'attente de tâches.

En pratique, vous pouvez utiliser n'importe quelle API LLM avec n'importe quel SDK. Toutefois, vous devrez peut-être adapter la requête suggérée au modèle que vous choisissez.

Prérequis

Créez une clé pour l'API Gemini, et définissez-la dans votre fichier d'environnement.

**Conseil** : N'oubliez pas de traiter vos clés API comme des secrets : ne les enregistrez pas dans le contrôle de code source. Limitez leur champ d'application à votre site Web. Utilisez une clé distincte pour le développement local.
Installez le SDK Google AI JavaScript, par exemple avec npm : npm install @google/generative-ai

Créer une application de résumé d'avis

Initialisez un objet d'IA générative.
Créez une fonction pour générer des résumés d'avis.
1. Sélectionnez le modèle d'IA générative. Pour notre cas d'utilisation, nous allons utiliser Gemini Pro. Utilisez un modèle spécifique à votre cas d'utilisation (par exemple, gemini-pro-vision pour une entrée multimodale).
2. Ajoutez une requête.
3. Appelez generateContent pour transmettre la requête en tant qu'argument.
4. Générez et renvoyez la réponse.

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

// Access the API key env
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY_GEMINI);

async function generateReviewSummary(reviews) {
  // Use gemini-pro model for text-only input
  const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro" });
  // Shortened for legibility. See "Write an effective prompt" for
  // writing an actual production-ready prompt.
  const prompt = `Summarize the following product reviews:\n\n${reviews}`;
  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  const summary = response.text();
  return summary;
}

Écrire une requête efficace

Pour réussir avec l'IA générative, le mieux est de créer une requête complète. Dans cet exemple, nous avons utilisé la technique de requête one-shot pour obtenir des résultats cohérents.

La requête one-shot est représentée par l'exemple de résultat pour le modèle Gemini.

const prompt =
`I will give you user reviews for a product. Generate a short summary of the
reviews, with focus on the common positive and negative aspects across all of
the reviews. Use the exact same output format as in the example (list of
positive highlights, list of negative aspects, summary). In the summary,
address the potential buyer with second person ("you", "be aware").

Input (list of reviews):
// ... example

Output (summary of reviews):
// ... example

**Positive highlights**
// ... example
**Negative aspects**
// ... example
**Summary**
// ... example

Input (list of reviews):
${reviews}

Output (summary of all input reviews):`;

Voici un exemple de résultat de cette requête, qui inclut un résumé de tous les avis, ainsi qu'une liste des avantages et des inconvénients courants.

## Summary of Reviews:

**Positive highlights:**

* **Style:** Several reviewers appreciate the backpack's color and design.
* **Organization:** Some users love the compartments and find them useful for
  organization.
* **Travel & School:** The backpack seems suitable for both travel and school
  use, being lightweight and able to hold necessary items.

**Negative aspects:**

* **Durability:** Concerns regarding the zipper breaking and water bottle holder
  ripping raise questions about the backpack's overall durability.
* **Size:** A few reviewers found the backpack smaller than expected.
* **Material:** One user felt the material was cheap and expressed concern about
  its longevity.

**Summary:**

This backpack seems to be stylish and appreciated for its organization and
suitability for travel and school. However, you should be aware of potential
durability issues with the zippers and water bottle holder. Some users also
found the backpack smaller than anticipated and expressed concerns about the
material's quality.

Limites de jetons

De nombreux avis peuvent atteindre la limite de jetons du modèle. Les jetons ne sont pas toujours égaux à un seul mot. Un jeton peut être une partie d'un mot ou plusieurs mots ensemble. Par exemple, Gemini Pro a une limite de 30 720 jetons. Cela signifie que la requête peut inclure au maximum 600 avis de 30 mots en anglais, moins le reste des instructions de la requête.

Utilisez countTokens() pour vérifier le nombre de jetons et réduire l'entrée si la requête est plus grande que celle autorisée.

const MAX_INPUT_TOKENS = 30720
const { totalTokens } = await model.countTokens(prompt);
if (totalTokens > MAX_INPUT_TOKENS) {
    // Shorten the prompt.
}

Concevoir des applications pour les entreprises

Si vous êtes un utilisateur de Google Cloud ou si vous avez besoin d'une assistance pour les entreprises, vous pouvez accéder à Gemini Pro et à d'autres modèles, tels que les modèles Claude d'Anthropic, avec Vertex AI. Vous pouvez utiliser Model Garden pour déterminer le modèle le plus adapté à votre cas d'utilisation spécifique.

Étapes suivantes

L'application que nous avons créée repose fortement sur des avis de qualité pour fournir les résumés les plus efficaces. Pour collecter ces avis de qualité, consultez l'article suivant de cette série : Aider les utilisateurs à rédiger des avis utiles sur les produits avec l'IA Web sur l'appareil.

Nous aimerions connaître votre avis sur cette approche. Dites-nous quels cas d'utilisation vous intéressent le plus. Vous pouvez partager vos commentaires et rejoindre le programme Early Preview pour tester cette technologie avec des prototypes locaux.

Votre contribution peut nous aider à faire de l'IA un outil puissant, mais pratique, pour tous.

Suivant : Aider les utilisateurs à rédiger des avis utiles sur les produits