Adobe Experience Manager Edge Delivery Servicesへの AI とPersonalizationの導入
パーソナライゼーションと AI をAdobe Experience Manager Edge Delivery Servicesに統合する基本的なアーキテクチャについて説明します。 Cognizant Netcentric のプリンシパルソリューションアーキテクトである Andreas Haller が、プロジェクトを強化するための意味論的検索と高度なユースケースについて説明します。
コミュニティ ディスカッション
Adobe Developers Live コミュニティで会話を続けます ディスカッション 。
重要な留意点
Personalizationと AI の統合
- Web サービスへの AI とパーソナライゼーションの統合、特に web サイトのコンテンツとユーザーの行動に焦点を当てます。
2 段階アプローチ
- データ収集 高度な分析やブラウザーデータポイントを使用して、ユーザーデータを収集します。
- データの解釈 AI 対応バックエンドを使用して、パーソナライズされたコンテンツを処理し表示します。
デモインサイト
- ユーザーの行動がコンテンツの表示に影響を与える概念実証を実演しました。
- データ収集とコンテンツのマッチングのための意味検索にローカルストレージを利用しました。
アーキテクチャの概要
- 主なコンポーネントには、ブラウザー、エッジ配信サービス、コンテンツバックエンド、API ゲートウェイなどが含まれます。
- データ取り込みと検索インデックス作成の拡張機能。
- OpenSearch の使用とセマンティック検索へのモデルの埋め込み。
- 完全一致と意味一致を組み合わせたハイブリッド検索アプローチ。
さらなる拡張の可能性
- チャットボット用の大規模言語モデルの統合。
- 製品レコメンデーションの実装
- パーソナライズされた価格戦略を開発する。
- 基本的な設定から始めて、徐々により複雑なシナリオを作成することに重点を置いています。
実用的な実装
- このアプローチを使用すると、ステップバイステップの構築が可能になり、より複雑なユースケースと機能を実現できます。
- AI 機能とパーソナライゼーション機能の実験と段階的な強化を推奨します。
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