Adobe Experience Manager Edge Delivery Services에 AI 및 Personalization 가져오기
개인화 및 AI를 Adobe Experience Manager Edge Delivery Services에 통합하는 기본 아키텍처를 살펴보십시오. Cognizant Netcentric의 수석 솔루션 설계자인 Andreas Haller가 시맨틱 검색 및 고급 사용 사례를 통해 프로젝트를 개선하는 데 참여합니다.
커뮤니티 토론
Adobe Developers Live 커뮤니티 토론에서 대화를 계속합니다.
주요 학습 사항
Personalization 및 AI 통합
- 특히 웹 사이트 콘텐츠 및 사용자 행동에 대한 AI 및 개인화를 웹 서비스에 통합하는 데 중점을 둡니다.
두 단계 접근 방식
- 데이터 수집 정교한 분석 또는 브라우저 데이터 포인트를 통해 사용자 데이터를 수집합니다.
- 데이터 해석 AI 지원 백엔드를 사용하여 개인화된 콘텐츠를 처리하고 제공할 수 있습니다.
데모 인사이트
- 사용자 행동이 컨텐츠 표현에 영향을 미치는 개념 증명을 보여 주었습니다.
- 데이터 수집 및 컨텐츠 일치를 위한 의미 있는 검색을 위해 로컬 스토리지를 활용했습니다.
아키텍처 개요
- 주요 구성 요소에는 브라우저, Edge Delivery Services, 콘텐츠 백엔드 및 API 게이트웨이가 포함됩니다.
- 데이터 수집 및 검색 색인화를 위한 확장.
- 의미 체계 검색을 위한 OpenSearch 및 포함 모델 사용.
- 정확한 일치와 의미 일치가 결합된 하이브리드 검색 접근 방식.
추가 확장의 가능성
- 챗봇을 위한 대형 언어 모델 통합.
- 제품 권장 사항 구현.
- 개인화된 가격 책정 전략 개발
- 기본 설정으로 시작하여 점차 더 복잡한 시나리오를 빌드하는 데 중점을 둡니다.
실용적인 구현
- 접근 방식을 통해 보다 복잡한 사용 사례와 기능을 실현하는 단계별 빌드가 가능합니다.
- AI 및 개인화 기능의 실험과 점진적 개선을 장려합니다.
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