Evalúa las opiniones sobre productos con IA

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

Cuando compras en línea, puede ser abrumador ver el volumen de ventas las opiniones y el volumen de productos disponibles. ¿Cómo podemos ordenar todos para encontrar el producto que realmente satisfaga nuestras necesidades específicas?

Por ejemplo, supongamos que estamos comprando una mochila de trabajo. Las mochilas deben tener un el equilibrio en función, estética y practicidad. La cantidad de revisiones es casi imposible saber si has encontrado el bolso perfecto. ¿Qué pasaría si pudiéramos usar la IA para examinar el ruido y encontrar el producto perfecto?

Lo que sería útil es un resumen de todas las opiniones, junto con una lista de las pros y contras comunes.

Para ello, usamos IA generativa del servidor. La inferencia se produce en un servidor.

En este documento, puedes seguir un tutorial de la la API de Gemini con Node.js, con el SDK de Google AI JavaScript para resumir los datos de muchas opiniones. Nos enfocamos sobre la parte de este trabajo relacionada con la IA generativa; no veremos cómo almacenar resultados o crear una cola de trabajos.

En la práctica, puedes usar cualquier API de LLM con cualquier SDK. Sin embargo, el tal vez se deban adaptar la instrucción sugerida para cumplir con el modelo que elijas.

Requisitos previos

1. Crear una clave para la API de Gemini y defínela en tu archivo de entorno.

2. Instala el SDK de JavaScript de la IA de Google, por ejemplo, con npm: npm install @google/generative-ai

Compila una aplicación para generar resúmenes de opiniones

1. Inicializa un objeto de IA generativa.
2. Crea una función para generar resúmenes de opiniones.
   1. Selecciona el modelo de IA generativa. En nuestro caso de uso, usaremos Gemini Pro. Usa un modelo específico para tu caso de uso (por ejemplo, gemini-pro-vision es para entradas multimodales).
   2. Agrega una instrucción.
   3. Llama a generateContent para pasar la instrucción como argumento.
   4. Genera y muestra la respuesta.

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 efectiva

La mejor forma de tener éxito con la IA generativa es crear una instrucción detallada. En este ejemplo, usamos la técnica de instrucción con un solo ejemplo para obtener resultados coherentes.

La instrucción con un solo ejemplo se representa en 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):`;

Este es un resultado de ejemplo de esta instrucción, que incluye un resumen de todas de 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 opiniones pueden alcanzar el límite de tokens del modelo. Los tokens no siempre equivalen a un una sola palabra; un token pueden ser partes de una palabra o varias palabras juntas. Para 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 de la instrucción.

Usa countTokens(). para verificar la cantidad de tokens y reducir la entrada si el prompt es mayor que por lo que está 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 de Claude de Anthropic, con Vertex AI Te recomendamos que uses Model Garden para determinar qué modelo. que mejor se adapte a tu caso de uso específico.

Próximos pasos

La aplicación que creamos depende en gran medida de revisiones de calidad para brindar la resúmenes efectivos. Para recopilar esas opiniones de calidad, lee el siguiente artículo en esta serie es Ayuda a los usuarios a escribir opiniones útiles sobre productos con la IA web integrada en el dispositivo.

Nos gustaría conocer tu opinión acerca de este enfoque. Cuéntanos cuáles son los casos de uso más que te interesan. Puedes comparte tus comentarios y únete al Programa de versión preliminar para probar esta tecnología con prototipos locales.

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