toplogo
登入

基於多模態大型語言模型的智慧商品資訊生成:以閒魚為例


核心概念
本文介紹了一種基於多模態大型語言模型的智慧商品資訊生成系統 (IPL),旨在簡化 C2C 平台上個人賣家的商品發布流程,並提升商品資訊的品質。
摘要

本文介紹了一款名為 IPL 的智慧商品資訊生成系統,旨在解決 C2C 電子商務平台中個人賣家面臨的商品資訊撰寫困難問題。不同於 B2C 平台,C2C 平台上的個人賣家通常缺乏電商經驗,難以撰寫出優質的商品描述。IPL 系統利用多模態大型語言模型 (MLLM) 的最新進展,根據賣家上傳的商品圖片自動生成商品描述,從而簡化商品發布流程。

IPL 系統的核心是一個經過特定領域知識訓練的 MLLM 模型。研究團隊利用閒魚平台上的真實商品資訊對模型進行微調,使其能夠生成符合 C2C 平台風格的商品描述。此外,系統還採用了多模態資訊檢索增強生成 (RAG) 技術,通過檢索與待發布商品相似的商品資訊,為模型提供更豐富的參考資訊,進一步提升生成描述的準確性和資訊豐富度。

為了評估 IPL 系統的效能,研究團隊進行了多項實驗,結果顯示,經過特定領域知識訓練的模型在理解領域知識和生成符合 C2C 平台風格的商品描述方面顯著優於未經訓練的模型。線上 A/B 測試結果表明,IPL 系統獲得了較高的用戶接受度,72% 的用戶願意繼續編輯系統自動生成的商品描述,其中超過 32% 的用戶採用了超過 50% 的生成內容。此外,使用 IPL 系統自動生成商品描述的商品,其整體品質評分比未使用該功能的同類商品高出 5.6%。

IPL 系統的成功開發和部署,為解決 C2C 平台上個人賣家商品資訊撰寫難題提供了一種有效的解決方案。未來,研究團隊計劃進一步優化 IPL 系統,例如,將個人化用戶發布風格融入到核心屬性模板中,以及提升長尾類別商品描述的生成準確性,以期進一步提升系統的採用率,幫助用戶更高效地生成高品質的商品描述。

edit_icon

客製化摘要

edit_icon

使用 AI 重寫

edit_icon

產生引用格式

translate_icon

翻譯原文

visual_icon

產生心智圖

visit_icon

前往原文

統計資料
72% 的用戶願意繼續編輯系統自動生成的商品描述。 超過 32% 的用戶採用了超過 50% 的生成內容。 使用 IPL 系統自動生成商品描述的商品,其整體品質評分比未使用該功能的同類商品高出 5.6%。
引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Kang Chen, Q... arxiv.org 10-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.16977.pdf
IPL: Leveraging Multimodal Large Language Models for Intelligent Product Listing

深入探究

在未來,如何將商品資訊生成技術應用於直播帶貨等新興電商模式中?

商品資訊生成技術在直播帶貨等新興電商模式中具有巨大潛力,可以透過以下方式應用: 實時生成商品文案: 在直播過程中,可以利用商品圖片或主播口述資訊,實時生成吸引人的商品標題、簡介和賣點描述,提升直播效率和吸引力。例如,當主播展示一件服裝時,系統可以自動識別服裝款式、顏色、材質等,並結合當前流行趨勢生成推薦文案,甚至可以根據觀眾的評論和提問,動態調整文案內容,增强互動性。 自動生成商品卡片: 將商品資訊生成技術與直播平台整合,當主播展示商品時,自動生成包含商品圖片、價格、優惠資訊、購買鏈接等信息的商品卡片,方便觀眾直接下單,提升轉化率。 個性化推薦: 根據用戶觀看直播的歷史記錄、喜好和即時互動,利用商品資訊生成技術,為用戶推薦感興趣的商品,提升用戶體驗和購買意願。例如,系統可以分析用戶在直播間的停留時間、評論內容、提問等行為,判斷用戶對哪些商品感興趣,並生成相應的推薦理由,提高推薦的精准度。 虛擬主播帶貨: 利用商品資訊生成技術驅動虛擬主播,自動生成直播腳本、與觀眾互動,降低直播帶貨的人力成本,並實現24小時不間斷帶貨。 多語言支持: 可以將商品資訊生成技術應用於跨境電商直播,實時翻譯商品資訊,打破語言障礙,拓展海外市場。 總之,商品資訊生成技術可以幫助直播帶貨更加高效、智能和個性化,提升用戶體驗和平台收益。

若用戶上傳的商品圖片品質較差,IPL 系統如何保證生成商品描述的準確性?

當用戶上傳的商品圖片品質較差時,IPL 系統可以採取以下策略來盡量保證生成商品描述的準確性: 圖像質量評估和預處理: 在進行商品資訊生成前,系統可以先對用戶上傳的圖片進行質量評估,例如清晰度、光線、角度等。針對低質量圖片,可以利用圖像增强技術進行預處理,例如提高亮度、對比度、清晰度等,盡量改善圖片質量,提高識別準確性。 結合多模態資訊: 除了圖片資訊,IPL 系統還可以結合用戶輸入的文字資訊,例如商品名稱、品牌、類別等,以及平台上已有的商品數據,進行綜合分析,彌補圖片資訊不足的問題。例如,如果圖片無法準確識別商品品牌,系統可以根據用戶輸入的品牌資訊進行修正。 引入外部知識庫: 可以將 IPL 系統與外部知識庫,例如電商平台的商品數據庫、百科網站等,進行關聯,利用外部知識庫中的資訊對圖片識別結果進行驗證和補充,提高描述的準確性。例如,系統可以根據圖片識別出的商品類別,從電商平台的商品數據庫中獲取該類別商品的常見屬性和描述,作為生成描述的參考。 提示用戶補充資訊: 當系統無法根據圖片和已有資訊生成準確的商品描述時,可以主動提示用戶補充相關資訊,例如商品的新舊程度、使用情況、瑕疵描述等,以確保描述的完整性和準確性。 提供修改建議: IPL 系統可以根據識別結果,為用戶提供多個商品描述的修改建議,讓用戶可以根據實際情況進行選擇和修改,提高描述的準確性和個性化。 儘管 IPL 系統可以採取多種策略來應對低質量圖片帶來的挑戰,但仍然無法完全避免誤差。因此,在系統設計中,需要明確告知用戶系統的局限性,並鼓勵用戶上傳清晰、高質量的商品圖片,以獲得最佳的使用體驗。

如何利用 IPL 系統促進 C2C 平台上的買賣雙方建立更深的信任關係?

IPL 系統可以透過以下方式,促進 C2C 平台上的買賣雙方建立更深的信任關係: 提升商品描述的資訊透明度: IPL 系統可以自動識別商品圖片中的關鍵資訊,生成詳細、準確、客觀的商品描述,減少買賣雙方因資訊不對稱而產生的誤解和糾紛,提升交易的透明度和信任度。例如,系統可以自動識別商品的新舊程度、瑕疵情況等,並在描述中明確說明,避免買家收到商品後產生不必要的糾紛。 規範商品資訊,減少虛假描述: IPL 系統可以根據平台制定的商品資訊規範,對用戶生成的商品描述進行審核,過濾虛假、誇大、不實的描述,保障商品資訊的真實性和可靠性,提升買家對平台和賣家的信任感。例如,系統可以識別並禁止使用誇張的詞彙描述商品,例如“全新未使用”等,避免誤導買家。 提供個性化的商品描述,拉近買賣雙方距離: IPL 系統可以根據賣家的個人風格和商品特點,生成更具個性化和溫度的商品描述,例如加入一些使用心得、商品故事等,拉近買賣雙方距離,提升買家對賣家的信任感和購買意願。例如,系統可以根據賣家的歷史交易數據,分析其常用的描述風格,並在生成描述時融入這些風格元素,使描述更具個人特色。 結合用戶評價體系,增强信任背書: IPL 系統可以將生成的商品描述與平台上的用戶評價體系相結合,例如在商品詳情頁面展示買家對該賣家過往商品的評價,讓買家可以更全面地了解賣家的信譽和商品品質,提升購買信心。 持續優化系統,提升商品描述品質: 平台需要不斷收集用戶反饋,持續優化 IPL 系統的演算法和模型,提升商品描述的準確性、完整性和個性化程度,為買賣雙方提供更優質的服務,從而促進信任關係的建立。 總之,IPL 系統可以透過提升資訊透明度、規範商品資訊、提供個性化描述、結合用戶評價體系等方式,有效地促進 C2C 平台上買賣雙方建立更深的信任關係,打造更加健康、可持續的電商生態。
0
star