amazon-bedrock-aistylist-lab：打造个性化购物体验的AI助手-优快云博客

amazon-bedrock-aistylist-lab：打造个性化购物体验的AI助手

amazon-bedrock-aistylist-lab 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amazon-bedrock-aistylist-lab

项目介绍

欢迎来到amazon-bedrock-aistylist-lab！这个实验室旨在探索生成式AI应用的最常见使用模式，并让你通过Amazon Bedrock获得实践体验。Amazon Bedrock是一个完全托管的服务，它提供了来自第三方提供商和亚马逊的基础模型（Foundation Models, FMs）的访问权限。利用Amazon Bedrock，你可以从多种模型中选择最适合你用例的一个。

在这个实验室中，你将构建一个名为AI Stylist的应用程序，这是一个全新的购物体验，旨在帮助客户使用Amazon Bedrock的功能来搭配返回办公室的着装风格。本项目是在Amazon Bedrock学习之旅的下一步，继AI Stylist演示之后，通过生成文本和图像、聊天体验、实体提取和检索增强生成（RAG）等技术，让你获得使用Amazon Bedrock API和SDK以及开源软件LangChain和FAISS的实践经验。

项目技术分析

amazon-bedrock-aistylist-lab项目基于Amazon Bedrock服务，利用了先进的生成式AI技术。以下是项目中所使用的主要技术组件：

生成式AI：通过文本和图像生成技术，根据客户提示生成五种风格搭配。
聊天体验：集成聊天机器人，回答有关产品评价的问题。
检索增强生成（RAG）：将产品目录和历史订单嵌入到Amazon Titan Embeddings中，以便查询和生成风格搭配。
实体提取：从客户提示中提取产品属性。
图像生成：为五种搭配风格生成相应的图像。
DIY Agent：结合天气数据推荐配件。

项目技术应用场景

amazon-bedrock-aistylist-lab项目适用于多种场景，尤其适合以下应用：

个性化购物建议：为客户返回办公室的场合提供个性化的服装搭配建议。
在线购物体验优化：通过智能聊天机器人提升在线购物的互动性和便捷性。
客户服务：自动生成产品评价摘要，提高客户服务效率。
产品推荐：结合客户历史订单和偏好，推荐相关产品。

项目特点

amazon-bedrock-aistylist-lab项目具有以下显著特点：

高度集成：项目集成了多种AI技术，包括生成式AI、聊天机器人和检索增强生成等，提供了一个完整的解决方案。
易于上手：项目提供了详细的入门指导，用户可以通过Python笔记本在SageMaker Studio等环境中快速开始使用。
灵活部署：项目支持在多种环境中部署，包括SageMaker Studio、SageMaker Notebook Instance以及本地或其他笔记本环境。
丰富的功能：除了提供服装搭配建议，项目还能生成图像、回答客户问题以及生成评价摘要等。
扩展性强：通过DIY Agent，项目可以根据不同的天气数据推荐相应的配件，具有很强的扩展性。