Amazon Bedrock Samples电商解决方案：产品描述与推荐系统-优快云博客

Amazon Bedrock Samples电商解决方案：产品描述与推荐系统

在电商竞争日益激烈的今天，您是否还在为 product description（产品描述）千篇一律、推荐系统缺乏个性化而烦恼？是否想通过 AI 技术提升商品转化率但苦于没有简易可行的方案？本文将基于 Amazon Bedrock Samples 项目，手把手教您搭建智能化产品内容生成与推荐系统，无需复杂编程即可实现专业级效果。

读完本文您将获得：

3 行代码生成符合 SEO 的产品描述
多模态 RAG（检索增强生成）实现图文结合的智能推荐
完整的电商解决方案架构与最佳实践

产品描述自动化生成

传统电商运营中，撰写产品描述需要耗费大量人力，且难以保证风格统一和关键词优化。Amazon Bedrock 的文本生成能力可以完美解决这一痛点。以项目中的文本生成示例 how_to_work_with_text_generation_w_bedrock.ipynb 为基础，我们可以快速实现产品描述的自动化生成。

核心实现仅需三步：

配置 Bedrock 客户端

import boto3
boto3_bedrock = boto3.client(
    service_name='bedrock-runtime',
    region_name='us-east-1'
)

设计产品描述专用提示词

prompt_data = """
Command: Write a product description for wireless headphones with noise cancellation.
Include key features: 40-hour battery life, IPX7 waterproof, Bluetooth 5.3.
Target audience: fitness enthusiasts. Use energetic and motivational tone.
"""

调用 Converse API 生成结果

response = boto3_bedrock.converse(
    modelId="amazon.titan-tg1-large",
    messages=[{"role": "user", "content": [{"text": prompt_data}]}],
    inferenceConfig={"temperature": 0.7, "maxTokens": 500}
)
print(response['output']['message']['content'][0]['text'])

该示例使用 Amazon Titan 大语言模型，通过简单调整 temperature 参数（0.7 为适中创造性）即可平衡描述的多样性与规范性。项目中还提供了流式输出功能，适合实时生成场景，具体实现可参考原 notebook 中的 Streaming Output Generation 章节。

多模态商品推荐系统

现代电商平台早已超越纯文本时代，商品图片、规格图表等视觉信息对购买决策至关重要。Amazon Bedrock Samples 中的多模态 RAG 方案 multi-modal-rag-claude3-sonnet-langchain.ipynb 展示了如何将图像信息融入推荐系统。

系统架构

mermaid

核心实现步骤

图像信息提取：从商品PDF或详情页中提取图片并生成结构化描述

# 提取PDF中的图像
from pypdf import PdfReader
reader = PdfReader("product_catalog.pdf")
for page in reader.pages:
    for image in page.images:
        with open(f"images/{image.name}", 'wb') as f:
            f.write(image.data)

图像摘要生成：使用 Claude 3 Sonnet 模型理解图像内容

def create_image_summaries(image_paths):
    summaries = []
    for path in image_paths:
        base64_image = encode_image(path)
        prompt = "Summarize product features shown in image, including dimensions, colors, materials."
        summary = invoke_model_sonnet(base64_image, prompt)
        summaries.append(summary)
    return summaries

多向量检索：同时存储文本嵌入和图像摘要嵌入

from langchain.retrievers.multi_vector import MultiVectorRetriever
retriever = MultiVectorRetriever(
    vectorstore=Chroma(embedding_function=BedrockEmbeddings()),
    docstore=InMemoryStore(),
    id_key="doc_id"
)
# 添加文本和图像摘要
retriever.vectorstore.add_documents(text_documents + image_summary_documents)

多模态推荐生成：结合文本和图像信息生成推荐

def generate_recommendation(query):
    # 检索相关内容
    docs = retriever.get_relevant_documents(query)
    # 分离文本和图像
    docs_by_type = split_image_text_types(docs)
    # 构建多模态提示
    prompt = f"Recommend products based on query: {query}\nText context: {docs_by_type['texts']}"
    content = [{"type": "text", "text": prompt}]
    for img in docs_by_type["images"]:
        content.append({"type": "image", "source": {"type": "base64", "data": img}})
    # 调用Claude 3生成推荐
    response = bedrock_client.converse(
        modelId="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
        messages=[{"role": "user", "content": content}]
    )
    return response['output']['message']['content'][0]['text']

该方案特别适合服装、家居等视觉属性强的品类，通过图像理解可以准确识别商品风格、颜色、材质等视觉特征，使推荐更加精准。项目中提供的完整示例包含从PDF提取图像到生成推荐的全流程代码，可直接应用于实际业务。

知识增强的智能问答

电商客服经常需要处理大量重复问题，而商品信息更新频繁又导致知识库维护困难。Amazon Bedrock Knowledge Bases 功能可以构建实时更新的商品知识库，结合 RAG 技术提供准确的问答服务。

rag/knowledge-bases/README.md 详细介绍了知识库的创建和使用方法。核心优势在于：

自动更新：支持从 S3 bucket 自动同步商品信息，无需手动更新知识库
精准引用：回答中自动包含来源引用，提升用户信任度
多轮对话：保持上下文理解，支持复杂问题的逐步解答

典型应用场景包括：

商品规格查询（如"这款笔记本电脑的内存是否可扩展？"）
售后服务政策解答（如"退货需要满足什么条件？"）
产品对比分析（如"比较A和B型号吸尘器的区别"）

知识库创建后，可以通过简单的 API 调用集成到现有客服系统：

response = bedrock_client.retrieve_and_generate(
    knowledgeBaseId="KB-XXXXXXXX",
    input={"text": "这款手机支持无线充电吗？"},
    generationConfig={"maxTokens": 300}
)
print(response['output']['text'])

部署与扩展建议

为确保电商解决方案的高可用性和低延迟，建议参考以下部署架构：

推理配置：使用 inference-profiles 优化推理性能，根据流量自动调整计算资源
成本控制：启用 prompt caching 功能，缓存重复查询的提示词嵌入，降低API调用成本
监控告警：部署 agent-observability 监控系统，实时跟踪生成质量和系统健康状态

对于大规模部署，可考虑使用项目中的 bedrock-batch-orchestrator 进行批量处理，适合夜间生成大量产品描述的场景。

总结与展望

本文介绍的 Amazon Bedrock Samples 电商解决方案，通过文本生成、多模态 RAG 和知识库三大核心功能，全面覆盖了现代电商平台的智能化需求。无论是中小卖家还是大型平台，都可以基于这些示例快速构建自己的 AI 应用。

后续发展方向：

结合用户行为数据优化推荐算法
实现多语言产品描述自动翻译
集成 A/B 测试框架评估不同生成策略

立即行动：

克隆项目仓库：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/am/amazon-bedrock-samples
参考 workshops 目录中的动手实验
加入项目 contributing 社区分享您的使用经验

通过 Amazon Bedrock，让 AI 技术真正为电商业务创造价值，从繁琐的内容创作中解放人力，聚焦更具战略性的增长工作。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考