Amazon lance Rufus, un assistant d'IA générative pour les achats en ligne
En bref
Amazon a annoncé le lancement de Rufus, un nouvel assistant génératif basé sur l'IA pour aider les utilisateurs en répondant aux requêtes sur les produits.
Amazon a lancé un nouveau Alimenté par l'IA assistant – Rufus – et l’a intégré à son application de shopping mobile. Selon l'annonce, l'IA générative de Rufus est alimentée par un modèle de langage formé sur divers ensembles de données, notamment le catalogue de produits de l'entreprise, les avis des clients, les forums de questions et réponses de la communauté et les informations Web.
Rufus est conçu pour aider les utilisateurs en répondant aux demandes de produits, en facilitant les comparaisons de produits et en proposant des recommandations d'achat personnalisées. Initialement, Amazon a déclaré qu'il testait la fonctionnalité auprès d'un petit sous-ensemble d'utilisateurs aux États-Unis, mais qu'il avait l'intention de la déployer à l'échelle nationale dans les semaines à venir.
« Nous lançons Rufus en version bêta et commençons à le déployer auprès des clients par vagues, en commençant par un petit sous-ensemble de clients aux États-Unis utilisant notre application mobile et en le déployant progressivement auprès du reste de nos clients américains dans les semaines à venir. ", a déclaré Amazon.
Pour utiliser Rufus, les clients de la version bêta peuvent commencer à saisir ou à poser leurs questions dans la barre de recherche de l'application mobile d'Amazon et une boîte de dialogue de discussion Rufus apparaîtra en bas de leur écran. Les clients peuvent développer la boîte de dialogue de discussion pour voir les réponses à leurs questions, appuyer sur les questions suggérées et poser des questions de suivi dans la boîte de dialogue de discussion.
Rufus renforce les capacités du client
Amazon's IA générative Cette fonctionnalité offre aux clients diverses capacités. Il permet d'améliorer la recherche de produits, fournissant des informations précieuses sur des catégories telles que les fonctionnalités des écouteurs, les essentiels de l'esthétique automobile ou les produits de beauté propres.
Rufus adapte l'expérience d'achat en suscitant des demandes de renseignements en fonction d'activités, d'événements ou de besoins spécifiques, aidant ainsi les clients à découvrir les catégories de produits pertinentes. De plus, il facilite l'analyse comparative, mettant en évidence les différences entre les catégories de produits comme le brillant à lèvres et l'huile à lèvres ou les cafetières goutte à goutte et versantes.
Il propose également des recommandations personnalisées pour diverses occasions, de la sélection de cadeaux pour la Saint-Valentin à la recherche du jouet dinosaure parfait pour un enfant de cinq ans. De plus, les clients peuvent utiliser Rufus pour demander des éclaircissements sur les caractéristiques spécifiques d'un produit tout en parcourant les pages de détails de chaque produit, en s'appuyant sur les détails de la liste, les avis des clients et les questions-réponses de la communauté.
Le modèle IA est un compagnon compétent tout au long du en ligne parcours, rationalisant l'exploration, la comparaison et la prise de décision des produits en tirant parti de son expertise en IA et de sa connaissance approfondie des produits.
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A propos de l'auteur
Kumar est un journaliste technologique expérimenté spécialisé dans les intersections dynamiques de l'IA/ML, de la technologie marketing et des domaines émergents tels que la cryptographie, la blockchain et NFTs. Avec plus de 3 ans d'expérience dans l'industrie, Kumar a fait ses preuves dans l'élaboration de récits convaincants, la conduite d'entretiens perspicaces et la fourniture d'informations complètes. L'expertise de Kumar réside dans la production de contenu à fort impact, notamment des articles, des rapports et des publications de recherche pour des plateformes industrielles de premier plan. Doté d’un ensemble de compétences uniques combinant connaissances techniques et narration, Kumar excelle dans la communication de concepts technologiques complexes à des publics divers de manière claire et engageante.
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