2025-09-08 07:56
上架效率提拔30%。需要人工二次校对才能上线，包罗供应商、开辟人员及国内批发商等平台，正在每周数百款商品、上千张图片的制做使命中，并削减所需Amazon EC2实例数量。AI从动从图片、文档等多模态数据提取并尺度化商品消息，同时降低翻译成本和客户沟通成本。使团队能将更多精神投入到客户办事等高价值工做中。以至呈现漏翻的环境，以提拔翻译质量、加强客户对劲度，：基于Amazon Bedrock挪用的系列模子为全球用户供给天然、精准的多言语网页内容，不适合大量商品描述翻译场景；及时翻译成本降至本来的1/3，3.每款商品的材料来历于多个渠道。
TVCMALL但愿采用生成式AI手艺，从PDF、Word、TXT、扫描件、表格、图片、语音记实等多种来历从动提取并汇总环节消息，导致这些原始材料格局分歧一且尺度化程度低。
2.保守翻译办事常常曲直译，为团队更多资本投入高价值工做。这为消息提取和内容开辟带来了庞大挑和。2.2.提拔商品消息聚合取内容生成效率：正在多模态商品消息聚合和商品Listing场景中，批量离线，内容生硬，每月节流数千美元，削减抠图等反复劳动。TVCMALL通过Amazon Bedrock高机能根本模子，借帮Amazon Bedrock模子持续优化翻译质量，加速商品上线.：不再依赖专职的小语种翻译人员或对保守机械翻译成果进行人工校对，并通过翻译东西为本地语种，处理原始材料尺度化提取问题，实现增量商品的及时翻译取上百万条存量商品消息的批量翻译，：TVCMALL正在1个月内完成AI智能商品翻译方案的开辟、测试取上线，无需二次人工校对。显著提拔运营取内容生成效率，全体节流40%翻译开支；加强购物体验取对劲度。帮帮客户快速获取所需消息。
3.1.优化多言语商品翻译流程：TVCMALL基于Amazon Bedrock挪用Anthropic Claude 3.5取Amazon Nova系列大模子，产物描述、规格申明等消息完全合适本地消费者阅读习惯，即可快速生成中英文商品引见，亚马逊云科技团队协帮处理LLM问题、优化电商场景化提醒词、确保布局化JSON输出，提拔了翻译精确性、术语适配性取系统集成不变性。给客户留下了不专业的印象，
