Cuando compras en línea, puede ser abrumador ver la cantidad de opiniones sobre productos y la cantidad de productos disponibles. ¿Cómo podemos clasificar todo este ruido para encontrar un producto que realmente satisfaga nuestras necesidades específicas?
Por ejemplo, supongamos que vamos a comprar una mochila de trabajo. Las mochilas deben lograr un equilibrio en función, estética y practicidad. La cantidad de opiniones hace que sea casi imposible saber si encontraste el bolso perfecto. ¿Y si pudiéramos usar la IA para examinar el ruido y encontrar el producto perfecto?
Sería útil un resumen de todas las opiniones, junto con una lista de las ventajas y desventajas más comunes.
Para ello, usamos IA generativa del servidor. La inferencia se produce en un servidor.
En este documento, puedes seguir un instructivo para la API de Gemini con Node.js y usar el SDK de JavaScript de la IA de Google para resumir los datos de muchas opiniones. Nos enfocamos en la parte de la IA generativa de este trabajo; no trataremos cómo almacenar resultados ni crear una cola de trabajos.
En la práctica, podrías usar cualquier API de LLM con cualquier SDK. Sin embargo, es posible que la instrucción sugerida deba adaptarse para cumplir con el modelo que elijas.
Requisitos previos
Crea una clave para la API de Gemini y defínela en tu archivo de entorno.
Instala el SDK de JavaScript de Google AI, por ejemplo, con npm:
npm install @google/generative-ai
Crea una aplicación de resumen de opiniones
- Inicializa un objeto de IA generativa.
- Crea una función para generar resúmenes de opiniones.
- Selecciona el modelo de IA generativa. Para nuestro caso de uso, usaremos Gemini Pro. Usa un modelo que sea específico para tu caso de uso (por ejemplo,
gemini-pro-visiones para la entrada multimodal). - Agrega un mensaje.
- Llama a
generateContentpara pasar la instrucción como argumento. - Genera y muestra la respuesta.
- Selecciona el modelo de IA generativa. Para nuestro caso de uso, usaremos Gemini Pro. Usa un modelo que sea específico para tu caso de uso (por ejemplo,
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;
}
Escribe una instrucción eficaz
La mejor manera de tener éxito con la IA generativa es crear una instrucción completa. En este ejemplo, usamos la técnica de instrucción única para obtener resultados coherentes.
La instrucción con un solo ejemplo se representa con el resultado de ejemplo para que Gemini la modele.
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):`;
A continuación, se muestra un resultado de ejemplo de este mensaje, que incluye un resumen de todas las opiniones, junto con una lista de ventajas y desventajas comunes.
## 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.
Límites de tokens
Muchas revisiones pueden alcanzar el límite de tokens del modelo. Los tokens no siempre son iguales a una sola palabra, sino que pueden ser partes de una palabra o varias palabras juntas. Por ejemplo, Gemini Pro tiene un límite de 30,720 tokens. Esto significa que la instrucción puede incluir, como máximo, un promedio de 600 opiniones de 30 palabras en inglés, menos el resto de las instrucciones.
Usa countTokens() para verificar la cantidad de tokens y reducir la entrada si la solicitud es más grande de lo permitido.
const MAX_INPUT_TOKENS = 30720
const { totalTokens } = await model.countTokens(prompt);
if (totalTokens > MAX_INPUT_TOKENS) {
// Shorten the prompt.
}
Cómo crear contenido para empresas
Si eres usuario de Google Cloud o necesitas asistencia para empresas, puedes acceder a Gemini Pro y a más modelos, como los modelos Claude de Anthropic, con Vertex AI. Te recomendamos usar Model Garden para determinar qué modelo se ajusta mejor a tu caso de uso específico.
Próximos pasos
La aplicación que compilamos se basa en gran medida en las revisiones de calidad para ofrecer los resúmenes más eficaces. Para recopilar esas opiniones de calidad, lee el siguiente artículo de esta serie: Ayuda a los usuarios a escribir opiniones útiles sobre los productos con la IA web integrada en el dispositivo.
Nos gustaría conocer tu opinión acerca de este enfoque. Cuéntanos qué casos de uso te interesan. Puedes compartir tus comentarios y unirte al programa de versión preliminar anticipada para probar esta tecnología con prototipos locales.
Tu contribución puede ayudarnos a hacer de la IA una herramienta potente y práctica para todos.
A continuación: Ayuda a los usuarios a escribir opiniones útiles sobre productos