Modernización de la Gestión de Contenidos en Handmade.com con Amazon Bedrock y OpenSearch
Handmade.com, un destacado marketplace de productos artesanales, ha dado un paso importante en la automatización y mejora de las descripciones de productos utilizando **Amazon Bedrock** y **Amazon OpenSearch Service**. Con un catálogo que supera los 60.000 productos, muchos de los cuales presentan descripciones básicas que requieren optimización para mejorar su rendimiento en SEO, la necesidad de automatización se volvió evidente. La gestión manual, que consume un promedio de 10 horas por semana, requería de un equipo considerable para mantener la calidad base. A medida que el marketplace creció, también lo hizo la necesidad de automatizar y mejorar la calidad de las descripciones de productos y metadatos a gran escala.
Desafíos de Generación de Descripciones de Productos
Handmade.com ofrece una amplia gama de bienes artesanales, cada uno con atributos y necesidades de presentación distintas, lo que hace esencial superar las descripciones estándar. La diversidad de tipos de productos, que van desde textiles hasta esculturas, requiere contenido que refleje las características únicas de cada artículo. Además, minimizar el tiempo desde la presentación del vendedor hasta la publicación del producto es crítico, especialmente cuando los vendedores esperan tiempos de retroalimentación y publicación en tiempo real de menos de una hora. Para respaldar el crecimiento internacional, Handmade.com también necesita generar contenido de alta calidad en varios idiomas y regiones, facilitando la descubribilidad y relevancia para una audiencia global.
Implementación de Soluciones AI en Handmade.com
El enfoque de Handmade.com consiste en implementar una solución híbrida de inteligencia artificial y búsqueda vectorial para la recuperación semántica de contenido. Su solución incluye un pipeline automatizado para enriquecer las descripciones de productos, que comienza con la ingestión de imágenes y metadatos, seguido de la generación de descripciones iniciales utilizando el modelo de lenguaje **Claude 3.7 Sonnet** de Anthropic. Estas descripciones son incrustadas con el modelo de **Amazon Titan Text Embeddings V2** y almacenadas en **Amazon OpenSearch Service**, permitiendo la búsqueda semántica basada en vectores.
Componentes Clave de la Solución
La solución se compone de varios elementos esenciales:
- Subida y Procesamiento de Imágenes de Productos: Las imágenes y metadatos de los productos son obtenidos del repositorio de datos de Handmade.com.
- Incrustación y Almacenamiento Vectorial: La descripción generada se incrusta utilizando Amazon Titan y se almacena en un índice vectorial de OpenSearch, permitiendo capacidades de búsqueda semántica.
- Enriquecimiento de Productos Subidos por Usuarios: Al subir una imagen, Claude genera una descripción preliminar que se compara con entradas existentes en el índice vectorial.
- Generación Aumentada por Recuperación: Se envían datos contextuales a Claude para generar una descripción enriquecida y optimizada para SEO.
Optimización para Motores de Búsqueda
Utilizando **Anthropic Claude 3.7 Sonnet**, se generan metadatos SEO que incluyen términos y narrativas de productos mejoradas. Los prompts al modelo siguen un patrón específico que facilita la generación de respuestas detalladas y optimizadas. Esto asegura que las descripciones de productos no solo sean precisas y contextuales, sino también optimizadas para la visibilidad en búsquedas, mejorando así la experiencia del usuario y las tasas de conversión.
Análisis de Imágenes y Búsqueda Vectorial
El flujo de trabajo de análisis de imágenes se compone de pasos precisos:
- El usuario sube una imagen del producto.
- Claude procesa la imagen y genera una descripción estructurada, identificando detalles y usos potenciales.
El proceso de búsqueda vectorial permite comparar la imagen subida con un conjunto de datos curado que contiene descripciones de aproximadamente 1 millón de productos artesanales, lo que optimiza aún más la generación de contenido relevante y atractivo.
Mejora Continua y Futuras Capacidades
El sistema no solo permite una generación de contenido escalable, sino que también integra datos de interacción con clientes para mejorar continuamente la generación de descripciones y la descubribilidad de productos. Se analizan métricas de compromiso de usuarios, como tasas de clics y eventos de conversión, que son utilizados para refinar la ingeniería de prompts en Claude, optimizando así la generación de descripciones para aumentar el compromiso del cliente.
En conclusión, Handmade.com ha modernizado con éxito su flujo de trabajo de generación de contenido mediante el uso de componentes impulsados por IA. La combinación de **Amazon Bedrock** y **Amazon OpenSearch Service** ha permitido una orquestación modular y optimización de búsqueda, sentando las bases para futuras capacidades, como SEO multilingüe y un proceso de incorporación más simplificado para vendedores.
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Fuente: AWS Blogs
