Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Đánh giá bài đánh giá sản phẩm bằng AI

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

Ngày xuất bản: 16 tháng 5 năm 2024

Khi mua sắm trực tuyến, bạn có thể thấy choáng ngợp trước số lượng bài đánh giá sản phẩm và số lượng sản phẩm có sẵn. Làm cách nào để chúng ta có thể phân loại tất cả thông tin nhiễu này để tìm ra sản phẩm thực sự đáp ứng nhu cầu cụ thể của mình?

Ví dụ: giả sử chúng ta đang mua một chiếc ba lô đi làm. Ba lô cần đáp ứng sự cân bằng về chức năng, tính thẩm mỹ và tính thực tế. Số lượng bài đánh giá khiến bạn gần như không thể biết liệu mình đã tìm thấy chiếc túi hoàn hảo hay chưa. Nếu chúng ta có thể sử dụng AI để sàng lọc thông tin nhiễu và tìm thấy sản phẩm hoàn hảo thì sao?

Bạn nên tóm tắt tất cả bài đánh giá cùng với danh sách các ưu và khuyết điểm phổ biến nhất.

Ví dụ về bài đánh giá của người dùng có điểm nổi bật tích cực và tiêu cực. — Ví dụ về bài đánh giá của người dùng có điểm xếp hạng theo sao và danh sách ưu và nhược điểm.

Để xây dựng tính năng này, chúng ta sử dụng AI tạo sinh phía máy chủ. Quá trình suy luận diễn ra trên máy chủ.

Trong tài liệu này, bạn có thể làm theo hướng dẫn về API Gemini với Node.js, sử dụng SDK JavaScript AI của Google để tóm tắt dữ liệu từ nhiều bài đánh giá. Chúng ta sẽ tập trung vào phần AI tạo sinh của công việc này; chúng ta sẽ không đề cập đến cách lưu trữ kết quả hoặc tạo hàng đợi công việc.

Trong thực tế, bạn có thể sử dụng bất kỳ API LLM nào với bất kỳ SDK nào. Tuy nhiên, bạn có thể cần điều chỉnh câu lệnh gợi ý để phù hợp với mô hình mà bạn chọn.

Điều kiện tiên quyết

Tạo khoá cho API Gemini và xác định khoá đó trong tệp môi trường.

Mẹo: Hãy nhớ coi khoá API là thông tin bí mật: không kiểm tra khoá API vào hệ thống quản lý nguồn. Hạn chế phạm vi của các cookie đó ở trang web của bạn. Sử dụng một khoá riêng cho việc phát triển cục bộ.
Cài đặt SDK JavaScript AI của Google, ví dụ: bằng npm: npm install @google/generative-ai

Xây dựng ứng dụng tóm tắt bài đánh giá

Khởi động đối tượng AI tạo sinh.
Tạo một hàm để tạo bản tóm tắt bài đánh giá.
1. Chọn mô hình AI tạo sinh. Đối với trường hợp sử dụng của mình, chúng ta sẽ sử dụng Gemini Pro. Sử dụng mô hình dành riêng cho trường hợp sử dụng của bạn (ví dụ: gemini-pro-vision dành cho phương thức nhập đa phương thức).
2. Thêm lời nhắc.
3. Gọi generateContent để truyền lời nhắc dưới dạng đối số.
4. Tạo và trả về phản hồi.

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;
}

Viết câu lệnh hiệu quả

Cách tốt nhất để thành công với AI tạo sinh là tạo một câu lệnh rõ ràng. Trong ví dụ này, chúng tôi đã sử dụng kỹ thuật nhắc một lần để nhận được kết quả nhất quán.

Câu lệnh một lần được biểu thị bằng kết quả mẫu để Gemini mô hình hoá.

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):`;

Dưới đây là kết quả mẫu của câu lệnh này, bao gồm bản tóm tắt tất cả các bài đánh giá cùng với danh sách các ưu và nhược điểm phổ biến.

## 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.

Giới hạn mã thông báo

Nhiều bài đánh giá có thể đạt đến giới hạn mã thông báo của mô hình. Mã thông báo không phải lúc nào cũng bằng một từ; mã thông báo có thể là một phần của một từ hoặc nhiều từ cùng nhau. Ví dụ: Gemini Pro có giới hạn 30.720 mã thông báo. Điều này có nghĩa là câu lệnh có thể bao gồm tối đa 600 bài đánh giá trung bình dài 30 từ bằng tiếng Anh, trừ phần hướng dẫn còn lại của câu lệnh.

Sử dụng countTokens() để kiểm tra số lượng mã thông báo và giảm dữ liệu đầu vào nếu lời nhắc lớn hơn mức cho phép.

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

Xây dựng cho doanh nghiệp

Nếu là người dùng Google Cloud hoặc cần được hỗ trợ cho doanh nghiệp, bạn có thể sử dụng Gemini Pro và nhiều mô hình khác, chẳng hạn như mô hình Claude của Anthropic, thông qua Vertex AI. Bạn nên sử dụng Model Garden để xác định mô hình nào phù hợp nhất với trường hợp sử dụng cụ thể của mình.

Các bước tiếp theo

Ứng dụng mà chúng tôi xây dựng dựa nhiều vào các bài đánh giá chất lượng để đưa ra bản tóm tắt hiệu quả nhất. Để thu thập những bài đánh giá chất lượng đó, hãy đọc bài viết tiếp theo trong loạt bài này là Giúp người dùng viết bài đánh giá sản phẩm hữu ích bằng AI trên web trên thiết bị.

Chúng tôi muốn nghe ý kiến của bạn về phương pháp này. Hãy cho chúng tôi biết những trường hợp sử dụng mà bạn quan tâm nhất. Bạn có thể chia sẻ ý kiến phản hồi và tham gia chương trình xem trước sớm để thử nghiệm công nghệ này bằng các nguyên mẫu cục bộ.

Ý kiến đóng góp của bạn có thể giúp chúng tôi biến AI trở thành một công cụ mạnh mẽ nhưng thiết thực cho mọi người.

Tiếp theo: Giúp người dùng viết bài đánh giá sản phẩm hữu ích