Introducción de IA y Personalization a los Edge Delivery Services de Adobe Experience Manager

Descubra la arquitectura fundamental para integrar la personalización y la IA en los Edge Delivery Services de Adobe Experience Manager. Únase a Andreas Haller, arquitecto de soluciones principales en Cognizant Netcentric, ya que muestra casos de uso avanzados y búsqueda semántica para mejorar sus proyectos.

Discusión de comunidad

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Principales conclusiones

Integración de Personalization e IA

  • Céntrese en la integración de IA y personalización en los servicios web, especialmente en el contenido del sitio web y el comportamiento del usuario.

Enfoque en dos pasos

  • Recopilación de datos: recopile datos de usuario a través de análisis sofisticados o puntos de datos del explorador.
  • Interpretación de datos Use backends habilitados para IA para procesar y presentar contenido personalizado.

Perspectivas de demostración

  • Se ha mostrado una prueba de concepto en la que el comportamiento del usuario influye en la presentación del contenido.
  • Se utiliza el almacenamiento local para la recopilación de datos y la búsqueda semántica de coincidencia de contenido.

Descripción general de arquitectura

  • Los componentes clave incluyen el explorador, los servicios de envío de Edge, los back-ends de contenido y una puerta de enlace de API.
  • Extensiones para la ingesta de datos y la indexación de búsqueda.
  • Uso de OpenSearch y modelos de incrustación para la búsqueda semántica.
  • Método de búsqueda híbrida que combina coincidencias exactas y semánticas.

Potencial para extensiones adicionales

  • Integración de modelos de lenguaje grande para bots de chat.
  • Implementación de recomendaciones de productos.
  • Desarrollar estrategias de precios personalizadas.
  • Énfasis en comenzar con una configuración fundacional y construir gradualmente escenarios más complejos.

Implementación pragmática

  • El método permite una compilación paso a paso para crear casos de uso y características más complejos.
  • Alienta la experimentación y la mejora gradual de las capacidades de IA y personalización.
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