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एआई की मदद से प्रॉडक्ट की समीक्षाओं का आकलन करना

Maud Nalpas

Kenji Baheux

Alexandra Klepper

पब्लिश होने की तारीख: 16 मई, 2024

ऑनलाइन शॉपिंग करते समय, प्रॉडक्ट की समीक्षाओं और उपलब्ध प्रॉडक्ट की संख्या देखकर खरीदार भ्रमित हो सकते हैं. हम इस शोर-गुल में से, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से सही प्रॉडक्ट कैसे ढूंढें?

उदाहरण के लिए, मान लें कि हमें ऑफ़िस ले जाने के लिए एक बैकपैक खरीदना है. बैकपैक में ये चीज़ें होनी चाहिए: काम की हों, देखने में अच्छे हों, और इस्तेमाल करने में आसान हों. समीक्षाओं की संख्या इतनी ज़्यादा है कि यह पता लगाना मुश्किल है कि आपको सही बैग मिला है या नहीं. अगर हम एआई का इस्तेमाल करके, काम के प्रॉडक्ट को ढूंढ पाएं, तो कैसा रहेगा?

सभी समीक्षाओं की खास जानकारी के साथ-साथ, सबसे ज़्यादा सामान्य फ़ायदे और नुकसान की सूची मददगार होगी.

स्टार रेटिंग और फ़ायदे और नुकसान 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 का इस्तेमाल करने के बारे में ट्यूटोरियल दिया गया है. इसमें, Google AI JavaScript SDK का इस्तेमाल करके, कई समीक्षाओं से डेटा का सारांश बनाने का तरीका बताया गया है. हम इस काम के जनरेटिव एआई वाले हिस्से पर फ़ोकस करेंगे. हम यह नहीं बताएंगे कि नतीजों को कैसे सेव करें या जॉब क्यू कैसे बनाएं.

हालांकि, किसी भी एसडीके के साथ किसी भी एलएलएम एपीआई का इस्तेमाल किया जा सकता है. हालांकि, सुझाए गए प्रॉम्प्ट को आपके चुने गए मॉडल के हिसाब से ढालना पड़ सकता है.

ज़रूरी शर्तें

Gemini API के लिए पासकोड बनाएं और इसे अपनी एनवायरमेंट फ़ाइल में तय करें.

सलाह: अपने एपीआई पासकोड को सीक्रेट के तौर पर इस्तेमाल करें: इन्हें सोर्स कंट्रोल में न डालें. उन्हें सिर्फ़ अपनी वेबसाइट पर लागू करें. लोकल डेवलपमेंट के लिए, अलग कुंजी का इस्तेमाल करें.
Google AI JavaScript SDK इंस्टॉल करें. उदाहरण के लिए, npm का इस्तेमाल करके इसे इंस्टॉल करें: npm install @google/generative-ai

समीक्षा की खास जानकारी देने वाला ऐप्लिकेशन बनाना

जनरेटिव एआई ऑब्जेक्ट को शुरू करना.
समीक्षाओं की खास जानकारी जनरेट करने के लिए, एक फ़ंक्शन बनाएं.
1. जनरेटिव एआई मॉडल चुनें. हम अपने इस्तेमाल के 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 मल्टीमॉडल 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 वापस भेजें.

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) असली लोगों से मिलती हैं. इसलिए, अक्सर इन्हें ऐसी जानकारी से जोड़ा जाता है जिसे व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी (पीआईआई) माना जा सकता है. व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी, खास जानकारी बनाने के 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 जानकारी (पीआईआई) को हमेशा हटा दें.

असरदार प्रॉम्प्ट लिखना

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

वन-शॉट प्रॉम्प्टिंग को, Gemini के मॉडल के लिए उदाहरण के तौर पर दिए गए आउटपुट से दिखाया गया 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 मिले आउटपुट का एक उदाहरण दिया गया है. इसमें सभी समीक्षाओं की खास जानकारी के साथ-साथ, आम तौर पर मिलने वाले फ़ायदों और नुकसान की सूची भी 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

ज़्यादा समीक्षाओं की वजह से, मॉडल की टोकन सीमा पूरी हो सकती है. टोकन हमेशा एक शब्द के बराबर नहीं होते. एक टोकन, किसी शब्द का हिस्सा 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, ज़्यादा से ज़्यादा 600 समीक्षाएं शामिल की जा सकती हैं. हर समीक्षा में औसतन 30 शब्द होने चाहिए. ये समीक्षाएं अंग्रेज़ी में होनी चाहिए. प्रॉम्प्ट में दिए गए अन्य निर्देशों को शामिल नहीं किया जाना चाहिए.

countTokens() का इस्तेमाल करके, टोकन की संख्या देखें. अगर प्रॉम्प्ट, अनुमति से ज़्यादा बड़ा है, तो इनपुट को छोटा करें.

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

एंटरप्राइज़ के लिए

अगर आप Google Cloud के उपयोगकर्ता हैं या आपको एंटरप्राइज़ सहायता की ज़रूरत है, तो Vertex AI की मदद से Gemini Pro और Anthropic के Claude मॉडल जैसे अन्य मॉडल ऐक्सेस किए जा सकते हैं. आपके पास Model Garden का इस्तेमाल करने का विकल्प होता है. इससे आपको यह तय करने में मदद मिलती है कि आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए कौनसा मॉडल सबसे सही है.

अगले चरण

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

हम इस तरीके के बारे में आपकी राय जानना चाहते हैं. हमें बताएं कि आपको किस तरह के इस्तेमाल के उदाहरणों में सबसे ज़्यादा दिलचस्पी है. इस टेक्नोलॉजी को स्थानीय प्रोटोटाइप के साथ आज़माने के लिए, अपने सुझाव/राय दें या शिकायत करें और Early Preview Program में शामिल हों.

आपके योगदान से, हम एआई को सभी के लिए एक असरदार और काम का टूल बना सकते हैं.

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