Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Innowise zaktualizowało wiele aplikacji internetowych obejmujących modę, sztukę, architekturę, żywność, zdrowie i nie tylko, wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji do generowania tekstu na obraz i rekomendacji treści.
Nasz klient to znacząca grupa medialna produkująca treści cyfrowe z dużą obecnością w Danii, Norwegii, Szwecji i Finlandii. Publikują magazyny, gazety i media cyfrowe, obejmujące styl życia, rozrywkę, zdrowie i bieżące wydarzenia, zarówno za darmo, jak i w formie subskrypcji.
Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.
W miarę wzrostu trendu konsumpcji mediów cyfrowych, klient stanął przed wyzwaniem nadążania za zmianami. Musieli zapewnić, że ich platformy cyfrowe są nie tylko dostępne, ale także na tyle angażujące, aby łączyć się w bardziej znaczący sposób z docelową publicznością. Mając tysiące odwiedzających miesięcznie, chcieli uczynić swoje aplikacje internetowe bardziej interaktywnymi, wizualnie atrakcyjnymi i przyjaznymi dla użytkownika, usunąć rozbieżności w treści i poprawić ogólną zarządzalność.
Poza tym wykazali zainteresowanie wdrożeniem sztucznej inteligencji w ich przepływach pracy, aby dostarczać bardziej odpowiednie treści i obniżyć koszty operacyjne.
W pierwszym etapie Innowise przeanalizowało cyfrowe środowisko medialne klienta, aby naprawić oczywiste niespójności i znaleźć obszary do poprawy. Poza usuwaniem błędów nawigacyjnych, szybkości ładowania strony, spójności SEO, prezentacji treści i innych, nasz zespół projektowy rozpoczął migrację CMS Labrador. Dzięki architekturze „headless CMS” repozytorium treści i warstwa prezentacji są oddzielone, co czyni tę platformę idealnym rozwiązaniem dla nowoczesnych wydawców cyfrowych doświadczających szybkiego wzrostu.
Innowise zaktualizowało aplikację internetową, która oferuje kompleksowy przewodnik po całych domach, obejmujący detale wnętrz, architekturę i sztukę. Jako wiodąca publikacja i platforma internetowa, te media cyfrowe pozostają źródłem informacji na temat innowacyjnej architektury w domach prywatnych.
Zmodernizowaliśmy aplikację internetową, która zapewnia świeży wgląd w rozwój i wzrost dzieci. Wspiera matki na każdym etapie - od ciąży po okres dojrzewania - czyniąc podróż macierzyństwa bardziej satysfakcjonującą.
Te media cyfrowe pozyskiwały, oceniały i dostarczały najnowsze i najważniejsze informacje na temat zdrowia, ćwiczeń, urody i odżywiania. Nasz zespół projektowy przebudował kanały mediów lifestylowych, w tym artykuły i funkcje dotyczące utrzymania zdrowego stylu życia, porad dietetycznych, wskazówek dotyczących ćwiczeń i dobrego samopoczucia psychicznego.
Media te są dobrym wyborem, aby być na bieżąco z aktualizacjami dotyczącymi rodziny królewskiej i szwedzkiej sceny rozrywkowej. Przez ponad dekadę aplikacja internetowa była wiarygodnym źródłem królewskich wiadomości, ostatecznie przekształcając się w ważny punkt informacyjny dla najbardziej intrygujących szwedzkich celebrytów i osobowości rozrywkowych, regularnie prezentowanych w telewizji.
Ponieważ profesjonalna fotografia wiąże się z kosztownymi wydatkami, w tym z wynajmem wykwalifikowanych fotografów, doświadczonych stylistów, rekwizytów, sprzętu i studia, Innowise zaproponowało opracowanie nowatorskiego rozwiązania, które wyeliminuje potrzebę pracy ręcznej.
Nasz zespół projektowy wybrał StableDiffusionXL i GPT-3.5 do generowania wysokiej jakości obrazów na podstawie tekstowych zapytań. Na początku zebraliśmy zdjęcia rodzicielskie jako punkt odniesienia i użyliśmy LoRA (niskorzędowego dostosowania dużych modeli językowych) do generowania realistycznych obrazów. Następnie stworzyliśmy przyjazny dla użytkownika interfejs do interakcji z modelem.
Sztuczna inteligencja wykorzystuje techniki LLM i NLP do zrozumienia monitu tekstowego, uchwycenia jego treści, kontekstu i subtelności. Następnie interpretuje cechy opisane w tekście, takie jak obiekty, kolory, tekstury i relacje przestrzenne, tworząc rzeczywiste obrazy w oparciu o korelacje między opisami tekstowymi i elementami wizualnymi. Jeśli ostateczny wynik nie spełnia przewidywanych oczekiwań, stale udoskonalamy model sztucznej inteligencji w oparciu o informacje zwrotne i wydajność, aby osiągnąć zadowalające wyniki.
Osiągnęliśmy następujące wyniki, gdy nasi specjaliści ML dostroili przepływ pracy generowania obrazu w oparciu o podpowiedzi.
Przykład 1: "Stek z dodatkami, z góry na dół, naturalne światło, na gładkim talerzu, prosty i elegancki, uchwycony jak zdjęcie zrobione aparatem Canon EOS R i obiektywem 50 mm na całkowicie białym tle z miękkim cieniem, rozdzielczość 8k, prawdziwa tekstura i szczegółowe zdjęcie, wysoki kąt".
Przykład 2: "Zbliżenie na makrofotografię przepysznej lasagne z warstwami idealnie ugotowanego makaronu, pikantnej mielonej wołowiny i mieszanki trzech lepkich, roztopionych serów. Dodaj domowy sos pomidorowy, mięsny i kremową mieszankę ricotty, mozzarelli i parmezanu. Przygotuj sos z koncentratu pomidorowego, wody, cukru, liści bazylii, nasion kopru włoskiego, włoskiej przyprawy, soli, pieprzu i świeżej pietruszki. Użyj aparatu Canon EOS 5D Mark IV i obiektywu Canon EF 100mm f/2.8L Macro IS USM, aby uchwycić skomplikowane warstwy i żywe kolory tego włoskiego dania. Oświetl scenę ciepłym, miękkim oświetleniem, aby podkreślić komfortowy charakter potrawy".
Ponieważ nasz klient zmagał się ze spadkiem zaangażowania użytkowników, problemami z utrzymaniem klientów i brakiem pomysłów na wartościowe treści, wdrożyliśmy system rekomendacji treści oparty na sztucznej inteligencji. Gromadzi on dane użytkowników, w tym historię przeglądania, zapytania wyszukiwania, interakcje (takie jak kliknięcia, polubienia i udostępnienia), historię zakupów i informacje demograficzne. System sztucznej inteligencji wykorzystuje zebrane dane do stworzenia profilu każdego użytkownika, obejmującego jego preferencje, zainteresowania i wzorce zachowań.
W kolejnym etapie sztuczna inteligencja analizuje dane użytkownika, łącząc takie algorytmy, jak filtrowanie kolaboracyjne, głębokie uczenie maszyn rekomendacyjnych i metoda hybrydowa.
Filtrowanie kolaboracyjne tworzy rekomendacje w oparciu o zachowanie innych użytkowników o podobnych profilach lub preferencjach. Na przykład, jeśli użytkownik A lubi określone artykuły, a użytkownik B ma gusta podobne do użytkownika A, system może polecić te artykuły użytkownikowi B.
Z kolei podejście do rekomendacji oparte na głębokim uczeniu się gromadzi ogromne ilości danych związanych z zachowaniem i interakcjami użytkowników, w tym preferencjami, kliknięciami, wyszukiwaniami, polubieniami i innymi istotnymi działaniami. Następnie modele głębokiego uczenia tworzą profile użytkowników i sugerują reprezentacje treści, analizując zebrane dane. Podejście to identyfikuje złożone wzorce, które tradycyjne algorytmy mogłyby przeoczyć, pozwalając na bardziej zniuansowane zrozumienie preferencji użytkowników.
Metoda hybrydowa łączy maszyny do rekomendacji oparte na współpracy i głębokim uczeniu się, aby poprawić dokładność rekomendacji i przezwyciężyć ograniczenia poszczególnych metod.
Nasz zespół upewnił się, że system rozpoznał preferencje użytkownika i dostosował rekomendacje na podstawie danych historycznych i aktualnych trendów, aby przewidzieć, jakie treści będą rezonować z docelowymi odbiorcami.
Front-end
CSS, Next.js, React, Typescript, Labrador CMS
Back-end
Node.js
DE/ML
Python, PyTorch, Keras, NVIDIA TensorRT, NVIDIA DLRM, HuggingFaces, Spacy, Openai API (GPT-3.5), StableDiffusionXL, Docker, Docker Compose, Tensorboard
CI/CD
AWS, Cloudflare, Vercel obecnie
Korzystając z metodologii Agile, podzieliliśmy projekt na kilka etapów, znacznie zwiększając elastyczność, komunikację i satysfakcję klienta.
Podczas iteracyjnej dyskusji w fazie odkrywania, uzyskaliśmy kompleksowe zrozumienie wymagań klienta i jasno zdefiniowaliśmy zakres projektu.
W fazie projektowania nasi utalentowani Projektanci UI/UX stworzyli historie użytkowników, mapy ścieżek klienta i wstępne makiety projektowe, aby zwiększyć zaangażowanie użytkowników i wyeliminować istniejące niespójności w aplikacjach internetowych. Sprinty projektowe ułatwiły szybkie prototypowanie i zbieranie opinii, co jest niezbędne w środowiskach Agile.
Przy dwutygodniowych sprintach, etap rozwoju obejmował codzienne standupy, planowanie sprintów i retrospektywy. Funkcjonalne komponenty były dostarczane po każdym sprincie, oznaczając konkretne kamienie milowe. Zespół projektowy przeprowadzał codzienne standupy i przeglądy sprintów na potrzeby demonstracji dla klientów za pośrednictwem Google Meet, jednocześnie zajmując się priorytetyzacją zadań w Jira i prowadząc dokumentację projektu w Confluence.
2
Właściciele produktów
1
Kierownik techniczny
1
Analityk wzrostu
1
Scrum Master
2
Programistów back-end
4
Programistów front-end
2
Projektanci UI/UX
2
Programiści ML
1
Cloud Solutions Lead
Innowise zmodernizował ekosystem aplikacji internetowych klienta, zapewniając większą wygodę i atrakcyjność dla użytkowników końcowych. Przeprowadziliśmy migrację systemów cyfrowych klienta do Labrador CMS, szczególnie odpowiedniego dla publikacji cyfrowych o dużym natężeniu ruchu pod względem intuicyjnego interfejsu, łatwości obsługi, opłacalności i funkcjonalności. Dodatkowo wdrożyliśmy sztuczną inteligencję generującą tekst na obraz, która konwertuje pisemne opisy na odpowiadające im obrazy bez kosztownej profesjonalnej fotografii. Opracowaliśmy również system rekomendacji treści oparty na sztucznej inteligencji, który sugeruje treści dostosowane do indywidualnych preferencji, zachowań i zainteresowań użytkownika.
Zaowocowało to zwiększonym zaangażowaniem użytkowników poprzez sugerowanie odpowiednich i interesujących treści bez niespójności i błędów w różnych cyfrowych punktach kontaktu.
12%
wzrost liczby miesięcznych odwiedzających
66%
redukcja kosztów profesjonalnej fotografii
Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.
Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.
Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.
Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.
© 2007-2024 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatności, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.