AIで商品名をクレンジングする、Llama2や、Google Cloud Gemini-proとVertex AIを活用した商品名の最適化
ECサイト上の商品名は、「送料無料」や「ポイント5倍」、「母の日」といった宣伝文句が付加され、本来の商品名が分かりづらくなっています。 これらの不要なキーワードは、自然言語モデルを作成する際の妨げとなり、精度を上がりづらくしている一つの要因となっています。 そこで、本記事では、これら不要なキーワードを効率的に除去する方法について、具体的な手法と事例を紹介します。 データクレンジングの例、LLMオープンモデルを活用したアプローチ、さらにはGoogle Cloud PlatformのVertex AIやGemini-proを用いた解決策について触れます。 3行まとめ ・商品名から頻出単語のリストを作成し、商品名から不要なキーワードを検索して除去する ・オープンモデルでプロンプトを実行し除去する ・Google Cloud Platform のVertex AI、Gemini-proで除去する
イベントストーミングを実施して、3日間で境界づけられたコンテキストを定義した話
この記事は何？ 2024/3/5~2024/3/7にAWS ソリューションアーキテクトの福井さん、金森さんの助力を得てイベントストーミングを実施しました。 そのイベントストーミングでどういうことを実施して、どういう成果が出たのか、得た知見や学びについて書いていきます。 背景 前提として、弊社のバックエンドのアプリケーションの構成としては、いわゆるモノリスな構成となっております。2018年の創業からsnkrdunkの成長に合わせて、アプリケーションもイケイケドンドンと実装が追加され成長していきました。2022年ごろにはグローバル向けのアプリも提供し始めました。 その勢いのままに弊社はさらに事業を成長させ、時価総額1,000億規模のIPOを実現しようとしています。 IPOを目指すにあたって、システムでは大きな問題が2つあります。 機能開発の速度が低下しつつある JP側で開発した機能をGE側で再
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
