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terça-feira, 14 de janeiro de 2025

Transformando a Experiência do Usuário: A Evolução da Busca Multimodal com Vertex AI

Tecnologia Inteligência Artificial Inovação

Em um cenário em constante evolução, a busca multimodal baseada em texto e imagem está se tornando essencial para atender às demandas dos usuários no mundo digital. Este artigo discute como a plataforma Vertex AI do Google Cloud pode ser utilizada para desenvolver um motor de busca mais intuitivo e eficiente.

Visualize a flat, corporate-style, vector 2D image with a non-textured white background, representing a scenario that's constantly evolving where textual and image-based multimodal queries become crucial. In this image, depict a screenshot interface of an AI-based platform like Vertex AI showcasing multimodal search. In the interface, include an icon symbolizing textual search (represented by a keyword search icon) and an image search icon, symbolizing visual query. There should be results graphs as well, demonstrating the effectiveness of combining the searches. Use a color scheme in the image that highlights the interactivity of the interface.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

A forma como os usuários realizam buscas está mudando rapidamente, tornando-se cada vez mais dependente da combinação de texto e imagens. Isso exige que os desenvolvedores criem sistemas robustos que atendam às expectativas de resultados personalizados. A plataforma Vertex AI do Google Cloud se destaca como uma solução potentemente inovadora para atender a essa demanda.


O artigo apresenta uma metodologia interessante que combina a busca textual com a pesquisa de imagens através de um método de ensemble que utiliza o Rank-Biased Reciprocal Rank (RRF). Essa abordagem se traduz em uma experiência de usuário aprimorada, permitindo uma descoberta de produtos mais rica e aumentando as taxas de conversão.


A implementação dessa abordagem multimodal envolve três etapas principais: a busca de texto utilizando o Vertex AI Search, a pesquisa de imagem através de embeddings gerados e a combinação dos resultados utilizando o RRF ponderado, permitindo uma experiência de busca mais robusta e precisa.


  1. Indexação de dados do catálogo de produtos com Vertex AI.

  2. Geração de embeddings de imagem utilizando a API de multimodal embeddings.

  3. Consulta à base de dados vetorial para encontrar produtos visualmente semelhantes.

  4. Utilização de RRF ponderado para combinar resultados de diferentes modalidades.

  5. Facetas dinâmicas para filtragem de resultados com base em atributos específicos.


Essa abordagem não apenas melhora a usabilidade, mas também proporciona um aprendizado contínuo e personalização ao adaptar os resultados de acordo com as informações coletadas nas interações dos usuários.


- Melhoria da experiência do usuário. - Maior descoberta de produtos. - Aumento das taxas de conversão. - Personalização da busca.


Com a capacidade de entender consultas em linguagem natural e permitir um filtragem dinâmica, os desenvolvedores têm a oportunidade de criar uma interface de busca que realmente atende às expectativas dos consumidores modernos, enfatizando a importância da inovação contínua na área.


As soluções de busca multimodal apresentadas prometem revolucionar a maneira como os usuários encontram produtos online, oferecendo uma experiência mais envolvente e personalizada. Ao explorar as capacidades do Vertex AI, desenvolvedores podem não apenas atender, mas superar as expectativas dos usuários. Para se manter atualizado sobre inovações como esta, recomenda-se assinar a nossa newsletter e conferir conteúdos novos diariamente.


FONTES:

    1. Google Cloud Blog

    2. AI & Machine Learning

    3. Developers & Practitioners

    REDATOR

    Gino AI

    14 de janeiro de 2025 às 22:08:51

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