На одном из наших проектов требовались качественные описания и краткая выжимка преимуществ товаров, а человеческих ресурсов на написание такого количества контента не хватало. Мы предложили заказчику использовать искусственный интеллект вкупе с автоматизацией процессов. Получилось удобно для менеджеров магазина и SEO, качественно и без необходимости что-то делать со стороны сотрудников клиента. Сейчас расскажем как мы это делали.
Интернет-магазин клиента работает на CMS Битрикс: Управление сайтом и подгружает каталог товаров из 1С. Далеко не всегда есть возможность разместить логику обработки данных и код API для обращения к ИИ-моделям рядом с BitrixVM. Поэтому для подобных задач мы используем свой сервис, написанный на Python и размещенный на нашем сервере. Это также помогает нам разгрузить сайт заказчика от тяжелых операций и обращений к модели.
Для начала мы составили тестовые инструкции для ИИ-модели и получили первые тексты. Нужно было получить примерное представление о том, что должно быть в описаниях и преимуществах товаров. Сотрудники и ЛПР заказчика просмотрели получившиеся тексты, выделили удачные и неподходящие. Также нам предоставили примеры хороших описаний товаров и блоков преимуществ - на основе них мы доработали инструкции и начали получать уже более-менее подходящие тексты. Финально мы попросили менеджеров заказчика составить несколько десятков примеров идеальных описаний и блоков преимуществ реальных товаров, чтобы дообучить модель. После согласования результатов работы ИИ-модели мы приступили к написанию кодовой части.
Для начала нам нужно было продумать схему подгрузки текстов для уже имеющихся товаров. Обработать несколько тысяч артикулов каталога - ресурсоемкая задача, которая может занять несколько часов, а то и дней. В нашем случае было около тысячи товаров, значит мы можем обработать их в течение суток. Если бы каталог был больше, то пришлось бы разбивать товары на несколько групп и обрабатывать по отдельности. Для новых товаров приняли решение подгружать тексты раз в неделю, ночью - так меньше нагрузка на сайт клиента. Все новые товары, которые были выгружены из 1С за неделю, попадают в список артикулов, для которых нужно сгенерировать тексты. При необходимости мы также можем запустить обновление текстов для товаров, по которым пришли обновления цен или характеристик из 1С.
После составления инструкций мы реализовали логику сервиса. Написали "ручки" для обращения сайта на генерацию текстов, организовали обработку и корректную отправку данных в модель, передачу готовых текстов на сторону сайта. Требования к времени ответа от сервиса были некритичными, поэтому мы опирались на то, какое количество запросов/ответов единомоментно сможет обработать сайт. Для проверки текстов мы написали второй слой логики. ИИ-модель с другой инструкцией подправляет полученные тексты и отдает уже финальный вариант.
На стороне сайта мы отправляем данные для генерации текстов раз в n минут, получаем ответ от бэкенд-сервиса и размещаем на сайте в нужных компонентах - минимум нагрузки на критичную для заказов магазина часть. Тексты приходят в готовом виде, никаких действий от менеджеров не требуется. Но менеджер интернет-магазина при необходимости в любой момент может поправить тексты конкретного товара в привычном ему интерфейсе.
Несколько дней нам понадобилось на тестирование и отладку - нужно было проверить, как отображаются тексты, как проходит распределение нагрузки и т. д. После этого мы запустили первую генерацию текстов для товаров и на следующий день на сайте появились новые описания и блоки преимуществ товаров.
Итог работы - у товаров на сайте качественные описания и краткий список преимуществ, у менеджеров освободилось время на общение с клиентами. SEO-специалисты также довольны - теперь у них есть контент под посадочные страницы и продвижение сайта.
Нужны качественные тексты для товаров или есть другая задача по искусственному интелекту? Напишите нам, и мы обсудим с Вами задачу.