Ocenianie opinii o produktach za pomocą AI

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

Robiąc zakupy online, spojrzenie na liczbę oferowanych produktów może być przytłaczające. opinii i liczby dostępnych produktów. Jak poradzić sobie z każdym jeśli szukasz produktu, który faktycznie spełnia nasze potrzeby?

Załóżmy na przykład, że chcemy kupić plecak służbowy. Plecaki muszą spełniać które zapewniają równowagę między funkcjami, estetyką i praktyką. Liczba opinii sprawia, trudno jest stwierdzić, czy udało Ci się znaleźć idealną torbę. A gdybyśmy mogli Może wykorzystać AI do przeszukiwania szumów i znalezienia idealnego produktu?

Przyda Ci się podsumowanie wszystkich opinii oraz lista najczęściej wady i zalety popularnych rozwiązań.

W tym celu używamy generatywnej AI po stronie serwera. Wnioskowanie odbywa się na serwerze.

W tym dokumencie możesz zapoznać się z samouczkiem dotyczącym Gemini API z Node.js, za pomocą pakietu Google AI JavaScript SDK, aby podsumować dane z wielu opinii. Skupiamy się na generatywną AI. nie będziemy omawiać sposobu przechowywania wyników, lub utworzyć kolejkę zadań.

W praktyce możesz używać dowolnego interfejsu LLM API z dowolnym pakietem SDK. Jednak sugerowany prompt może wymagać dostosowania do wybranego modelu.

Wymagania wstępne

1. Utwórz klucz interfejsu Gemini API. i zdefiniować go w pliku środowiska.

2. Zainstaluj pakiet Google AI JavaScript SDK, na przykład przy użyciu npm: npm install @google/generative-ai

Tworzenie aplikacji do streszczenia opinii

1. Zainicjuj obiekt generatywnej AI.
2. Utwórz funkcję do generowania podsumowań opinii.
   1. Wybierz model generatywnej AI. W naszym przypadku użyjemy Gemini Pro. Używaj dopasowany do konkretnego przypadku użycia (np. gemini-pro-vision, służy do wprowadzania danych multimodalnych).
   2. Dodaj prompt.
   3. Wywołaj funkcję generateContent, aby przekazać prompt jako argument.
   4. wygenerować i zwrócić odpowiedź,

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;
}

Utwórz skuteczny prompt

Najlepszym sposobem na sukces z generatywną AI jest utworzenie szczegółowego promptu. W tym przykładzie użyliśmy metody jednokrotnego promptu, aby uzyskać spójne wyniki.

Prompt jednorazowy jest reprezentowany przez przykładowe dane wyjściowe do modelowania przez 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):`;

Oto przykładowe dane wyjściowe tego promptu, które zawierają podsumowanie wszystkich opinii wraz z listą typowych wad i zalet.

## 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.

Limity tokenów

Wiele opinii może osiągnąć limit tokenów modelu. Tokeny nie zawsze są równe pojedyncze słowo; token może składać się z części słowa lub z kilku słów razem. Dla: na przykład Gemini Pro ma a limit wynosi 30 720 tokenów. Oznacza to, że prompt może zawierać maksymalnie 600 wartości średnio Opinie złożone z 30 słów w języku angielskim z wyłączeniem pozostałych instrukcji dotyczących promptu.

Użyj formatu countTokens() aby sprawdzić liczbę tokenów i zmniejszyć ilość danych wejściowych, jeśli prompt jest większy niż jest dozwolona.

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

Dla firm

Jeśli jesteś użytkownikiem Google Cloud lub w inny sposób potrzebujesz pomocy technicznej dla firm, możesz dostęp do Gemini Pro i innych modeli, takich jak modele Claude’a firmy Anthropic, Vertex AI Może Ci się przydać Baza modeli, która pozwala określić, który model najlepiej pasuje do konkretnego przypadku użycia.

Dalsze kroki

Stworzona przez nas aplikacja w dużej mierze polega na opiniach wysokiej jakości, i skuteczne podsumowania. Aby dowiedzieć się, jak zebrać opinie wysokiej jakości, przeczytaj następny artykuł w Ta seria jest Pomóż użytkownikom w pisaniu przydatnych opinii o produktach dzięki internetowej AI na urządzeniu.

Chcemy wiedzieć, co myślisz o tym podejściu. Powiedz nam, jakie przypadki użycia występują najczęściej który Cię interesuje. Dostępne opcje podziel się opinią i dołącz do programu testów wczesnej wersji aby przetestować tę technologię na lokalnych prototypach.

Publikowane przez Ciebie treści pomogą nam uczynić AI potężnym, a zarazem praktycznym narzędziem dla wszystkich.

Dalej: Pomóż użytkownikom pisać przydatne opinie o produktach