Lors d'un achat en ligne, il peut être difficile de voir le volume d'avis et de produits disponibles. Comment pouvons-nous trier tout ce bruit pour trouver le produit qui répondra réellement à nos besoins spécifiques ?
Par exemple, supposons que nous achetions un sac à dos de travail. Les sacs à dos doivent trouver un équilibre en termes de fonction, d'esthétique et de praticité. Vu le nombre d'avis, il est presque impossible de savoir si vous avez trouvé le sac idéal. Et si nous pouvions utiliser l'IA pour passer au crible les autres et trouver le produit idéal ?
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 des caractéristiques positives et négatives.](https://developer.chrome.com/static/docs/ai/images/user-reviews.jpg?authuser=5&hl=fr)
Pour cela, nous utilisons l'IA générative côté serveur. L'inférence se produit sur un serveur.
Dans ce document, vous pouvez suivre un tutoriel pour l'API Gemini avec Node.js qui utilise le SDK JavaScript de Google AI pour résumer les données de nombreux avis. Nous nous concentrons sur l'IA générative de ce travail. Nous n'expliquerons pas comment stocker les résultats ni 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 l'invite suggérée en fonction du modèle que vous choisissez.
Prérequis
Créez une clé pour l'API Gemini et définissez-la dans votre fichier d'environnement.
Installez le SDK JavaScript de Google AI, par exemple avec npm :
npm install @google/generative-ai
Créer une application de synthèse d'avis
- Initialiser un objet d'IA générative
- Créez une fonction permettant de générer des résumés des avis.
- Sélectionnez le modèle d'IA générative. Pour notre cas d'utilisation, nous utiliserons Gemini Pro. Utilisez un modèle spécifique à votre cas d'utilisation (par exemple,
gemini-pro-vision
est destiné à l'entrée multimodale). - Ajoutez une requête.
- Appelez
generateContent
pour transmettre l'invite en tant qu'argument. - Générez et renvoyez la réponse.
- Sélectionnez le modèle d'IA générative. Pour notre cas d'utilisation, nous utiliserons Gemini Pro. Utilisez un modèle spécifique à votre cas d'utilisation (par exemple,
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;
}
Rédiger une requête efficace
La meilleure façon de tirer parti de l'IA générative 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 sortie pour Gemini vers le modèle.
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. Il comprend 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 examens peuvent atteindre la limite de jetons du modèle. Les jetons ne correspondent pas toujours à un seul mot. Il peut être constitué de parties d'un mot ou de plusieurs mots. Par exemple, Gemini Pro est limité à 30 720 jetons. Cela signifie que l'invite peut inclure au maximum 600 avis en moyenne de 30 mots en anglais, sans le reste des instructions.
Utilisez countTokens()
pour vérifier le nombre de jetons et réduire l'entrée si l'invite dépasse la limite 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 utilisez Google Cloud ou si vous avez besoin d'une formule d'assistance Enterprise, 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 qui correspond le mieux à votre cas d'utilisation spécifique.
Étapes suivantes
L'application que nous avons développée s'appuie fortement sur des évaluations de la qualité pour fournir les résumés les plus efficaces. Pour recueillir ces avis, consultez l'article suivant de cette série : Aider les utilisateurs à rédiger des avis utiles sur les produits grâce à l'IA Web sur l'appareil.
Votre avis nous intéresse. Indiquez-nous les cas d'utilisation qui vous intéressent le plus. Vous pouvez envoyer vos commentaires et rejoindre le programme Preview pour tester cette technologie sur des prototypes en local.
Votre contribution nous aide à faire de l'IA un outil puissant et pratique pour tous.
Étape suivante: Aider les utilisateurs à rédiger des avis utiles sur les produits