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एआई की मदद से प्रॉडक्ट की समीक्षाओं का आकलन करना

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

पब्लिश करने की तारीख: 16 मई, 2024

ऑनलाइन खरीदारी करते समय, प्रॉडक्ट की समीक्षाओं और उपलब्ध प्रॉडक्ट की संख्या को देखना मुश्किल हो सकता है. हम इस सारी जानकारी को कैसे व्यवस्थित करके, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से प्रॉडक्ट ढूंढें?

उदाहरण के लिए, मान लें कि हमें ऑफ़िस के लिए बैकपैक खरीदना है. बैकपैक में, फ़ंक्शन, स्टाइल, और काम के हिसाब से बैकपैक का बैलेंस होना चाहिए. समीक्षाओं की संख्या के हिसाब से, यह पता लगाना मुश्किल हो जाता है कि आपको सही बैग मिला है या नहीं. अगर हम एआई का इस्तेमाल करके, ग़ैर-ज़रूरी जानकारी को हटाकर सही प्रॉडक्ट ढूंढ पाएं, तो क्या होगा?

सभी समीक्षाओं की खास जानकारी के साथ-साथ, आम तौर पर मिलने वाले फ़ायदों और नुकसानों की सूची भी मददगार होगी.

स्टार रेटिंग और फ़ायदों और नुकसानों की सूची के साथ उपयोगकर्ता की समीक्षा का उदाहरण.

इसे बनाने के लिए, हम सर्वर साइड जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करते हैं. अनुमान लगाने की प्रोसेस, सर्वर पर होती है.

इस दस्तावेज़ में, Node.js के साथ Gemini API के लिए ट्यूटोरियल दिया गया है. इसमें, कई समीक्षाओं के डेटा की खास जानकारी पाने के लिए, Google के एआई के JavaScript SDK का इस्तेमाल किया गया है. हम इस काम के जनरेटिव एआई वाले हिस्से पर फ़ोकस करते हैं. हम नतीजों को सेव करने या जॉब की सूची बनाने का तरीका नहीं बताएंगे.

असल में, किसी भी SDK टूल के साथ किसी भी LLM API का इस्तेमाल किया जा सकता है. हालांकि, आपके चुने गए मॉडल के हिसाब से, सुझाए गए प्रॉम्प्ट में बदलाव करना पड़ सकता है.

ज़रूरी शर्तें

Gemini API के लिए पासकोड बनाएं और उसे अपनी एनवायरमेंट फ़ाइल में डालें.

सलाह: अपनी एपीआई कुंजियों को सीक्रेट के तौर पर इस्तेमाल करें: उन्हें सोर्स कंट्रोल में शामिल न करें. उनके दायरे को अपनी वेबसाइट तक सीमित करें. स्थानीय डेवलपमेंट के लिए अलग पासकोड का इस्तेमाल करें.
Google के एआई के लिए JavaScript SDK टूल इंस्टॉल करें. उदाहरण के लिए, npm की मदद से: npm install @google/generative-ai

समीक्षा की खास जानकारी देने वाला ऐप्लिकेशन बनाना

जनरेटिव एआई ऑब्जेक्ट को शुरू करना.
समीक्षा की खास जानकारी जनरेट करने के लिए फ़ंक्शन बनाएं.
1. जनरेटिव एआई मॉडल चुनें. हम अपने उदाहरण के लिए, Gemini Pro का इस्तेमाल करेंगे. अपने इस्तेमाल के उदाहरण के हिसाब से मॉडल का इस्तेमाल करें. उदाहरण के लिए, gemini-pro-vision, कई तरह के इनपुट के लिए है.
2. कोई प्रॉम्प्ट जोड़ें.
3. प्रॉम्प्ट को आर्ग्युमेंट के तौर पर पास करने के लिए, generateContent को कॉल करें.
4. जवाब जनरेट करें और उसे दिखाएं.

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; }

चेतावनी: समीक्षाएं (ज़्यादातर) असल लोगों से मिलती हैं. इसलिए, इनमें अक्सर ऐसी जानकारी शामिल होती है जिसे व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी (पीआईआई) माना जा सकता है. व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी, खास जानकारी देने वाले टास्क के लिए काम की नहीं होती. साथ ही, इससे क्वालिटी पर बुरा असर पड़ सकता है. किसी भी एआई मॉडल के साथ डेटा शेयर करने से पहले, व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी संभावित जानकारी को हमेशा हटाएं.

असरदार प्रॉम्प्ट लिखना

जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करके बेहतर नतीजे पाने के लिए, बेहतर प्रॉम्प्ट बनाएं. इस उदाहरण में, हमने एक जैसे आउटपुट पाने के लिए, वन-शॉट प्रॉम्प्ट तकनीक का इस्तेमाल किया है.

वन-शॉट प्रॉम्प्ट को, Gemini के लिए मॉडल के उदाहरण के तौर पर दिखाया जाता है.

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):`;

यहां इस प्रॉम्प्ट से मिलने वाले आउटपुट का उदाहरण दिया गया है. इसमें सभी समीक्षाओं की खास जानकारी के साथ-साथ, आम तौर पर मिलने वाले फ़ायदों और नुकसानों की सूची शामिल है.

## 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.

टोकन की सीमाएं

बहुत सारी समीक्षाओं से, मॉडल के टोकन की सीमा खत्म हो सकती है. टोकन हमेशा एक शब्द के बराबर नहीं होते. टोकन, किसी शब्द के हिस्से या एक साथ कई शब्द हो सकते हैं. उदाहरण के लिए, Gemini Pro में 30,720 टोकन की सीमा होती है. इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट में, अंग्रेज़ी में 30 शब्दों की औसतन 600 समीक्षाएं शामिल की जा सकती हैं. इसमें प्रॉम्प्ट के बाकी निर्देश शामिल नहीं हैं.

टोकन की संख्या देखने के लिए, countTokens() का इस्तेमाल करें. अगर प्रॉम्प्ट की वैल्यू तय सीमा से ज़्यादा है, तो इनपुट को कम करें.

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

एंटरप्राइज़ के लिए बनाए गए

अगर आप Google Cloud के उपयोगकर्ता हैं या आपको एंटरप्राइज़ के लिए सहायता चाहिए, तो Vertex AI की मदद से, Gemini Pro और अन्य मॉडल ऐक्सेस किए जा सकते हैं. जैसे, Anthropic के Claude मॉडल. मॉडल गार्डन का इस्तेमाल करके यह पता लगाया जा सकता है कि आपके इस्तेमाल के उदाहरण के हिसाब से कौनसा मॉडल सबसे सही है.

अगले चरण

हमने जो ऐप्लिकेशन बनाया है वह सबसे असरदार खास जानकारी देने के लिए, अच्छी क्वालिटी की समीक्षाओं पर काफ़ी निर्भर करता है. अच्छी क्वालिटी की समीक्षाएं इकट्ठा करने के लिए, इस सीरीज़ का अगला लेख पढ़ें. यह लेख, उपयोगकर्ताओं को डिवाइस पर मौजूद वेब एआई की मदद से, प्रॉडक्ट की काम की समीक्षाएं लिखने में मदद करना है.

हम इस तरीके के बारे में आपसे सुनना चाहते हैं. हमें बताएं कि इस्तेमाल के किन उदाहरणों में आपकी दिलचस्पी सबसे ज़्यादा है. स्थानीय प्रोटोटाइप की मदद से इस टेक्नोलॉजी को टेस्ट करने के लिए, अपना सुझाव, राय या शिकायत शेयर करें और रिलीज़ होने से पहले इसकी झलक देखने की सुविधा वाले प्रोग्राम में शामिल हों.

आपके योगदान से, हमें एआई को सभी के लिए एक बेहतरीन और काम का टूल बनाने में मदद मिल सकती है.

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