亚马逊AWS官方博客
·
Amazon Bedrock助力飞书深诺电商广告分类
💡
原文中文，约14400字，阅读约需35分钟。
📝
内容提要
飞书深诺通过引入Amazon Bedrock平台的Claude与Nova模型，实现电商广告分类技术的升级，准确率从44.5%提升至85%。该方案采用多模态AI，提升广告素材处理效率与准确性，未来将深化与AWS的合作，增强内容理解能力。
🎯
关键要点
- 飞书深诺通过引入Amazon Bedrock平台的Claude与Nova模型，实现电商广告分类技术的升级，准确率从44.5%提升至85%。
- 该方案采用多模态AI，提升广告素材处理效率与准确性，未来将深化与AWS的合作。
- 飞书深诺专注为中国企业提供一站式海外数字营销解决方案，每年管理300亿人民币广告预算。
- Amazon Bedrock是完全托管的服务，通过API提供高性能基础模型，支持生成式人工智能应用程序。
- 2024年起，飞书深诺从传统深度学习模式切换为多模态大语言模型识别模式，降低模型迭代成本。
- 广告分类任务涉及分析各种广告素材并将其分类到特定行业类别中，以便进行市场分析和广告策略制定。
- 解决方案采用三阶段流水线架构，实现从原始素材到精准分类的全流程自动化处理。
- 第一阶段为数据输入与预处理，确保广告素材转化为统一的数据格式。
- 第二阶段使用多模态大语言模型对广告素材内容进行描述，生成内容总结文本。
- 第三阶段对预处理完成的素材进行深度分析，生成详尽的广告素材分类标注。
- 实验数据显示，使用多模态Nova Pro模型与Claude 3.7 Sonnet进行分类，准确性显著提升。
- 通过ABB监控策略，确保模型运行的稳定性与准确性，减少人工干预。
- 未来将继续深化与AWS的合作，探索更多前沿AI能力，增强多模态内容理解能力。
❓
延伸问答
飞书深诺如何提升电商广告分类的准确率？
飞书深诺通过引入Amazon Bedrock平台的Claude与Nova模型，将电商广告分类的准确率从44.5%提升至85%。
Amazon Bedrock平台的主要功能是什么？
Amazon Bedrock是完全托管的服务，通过API提供高性能基础模型，支持生成式人工智能应用程序。
飞书深诺的广告分类方案采用了什么架构？
该方案采用三阶段流水线架构，实现从原始素材到精准分类的全流程自动化处理。
未来飞书深诺与AWS的合作将如何发展？
未来飞书深诺将深化与AWS的合作，探索更多前沿AI能力，增强多模态内容理解能力。
飞书深诺的电商广告分类任务具体包括哪些内容？
广告分类任务涉及分析各种广告素材（图像、视频、文本）并将其分类到特定的行业类别中，以便进行市场分析和广告策略制定。
使用多模态AI的优势是什么？
多模态AI提升了广告素材处理效率与准确性，能够更好地理解市场细分和竞争对手分析。
➡️
