Zostaw swoje dane kontaktowe, a prześlemy Ci nasz oficjalny dokument e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Polityka prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Generatywna sztuczna inteligencja i rekomendacje treści: 66% redukcja kosztów profesjonalnej fotografii dla mediów cyfrowych

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.

Klient

Przemysł
Media
Region
Kraje nordyckie
Klient od
2023

Nasz klient jest wiodącą grupą medialną produkującą treści cyfrowe, obecną w Danii, Norwegii, Szwecji i Finlandii. Publikuje czasopisma, gazety i media cyfrowe, obejmujące styl życia, rozrywkę, zdrowie i sprawy bieżące, bezpłatne lub w ramach subskrypcji. 

Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą zostać ujawnione zgodnie z postanowieniami umowy NDA.

Wyzwanie

Klient chciał, aby jego ekosystem mediów cyfrowych był bardziej odpowiedni i spójny

Jako że trend w kierunku cyfrowego media konsumpcja nadal rosła, a klient stanął przed wyzwaniem dotrzymania kroku tej zmianie. Musiał upewnić się, że jego platformy cyfrowe są nie tylko dostępne, ale także wystarczająco angażujące, aby nawiązać bardziej znaczący kontakt z docelowymi odbiorcami. Mając tysiące odwiedzających miesięcznie, chcieli uczynić swoje aplikacje internetowe bardziej interaktywnymi, atrakcyjnymi wizualnie i przyjaznymi dla użytkownika, naprawić rozbieżności w treści i poprawić ogólną łatwość zarządzania. 

Poza tym wykazali zainteresowanie wdrożeniem sztuczna inteligencja w ich przepływach pracy, aby dostarczać bardziej odpowiednie treści i obniżyć koszty operacyjne.

Rozwiązanie

Modernizacja aplikacji internetowych, aktualizacja CMS, sztuczna inteligencja generująca tekst na obraz i spersonalizowane rekomendacje treści

W oparciu o oczekiwania i cele klienta, Innowise nakreśliło wizję projektu i zdefiniowało jego zakres. W ten sposób zarekomendowaliśmy:

  • modernizacja aplikacji internetowych zintegrowanych z istniejącym ekosystemem cyfrowym klienta w celu zwiększenia ich użyteczności i atrakcyjności wizualnej;

  • wyposażenie klienta w rozwiązania cyfrowe w ramach usprawnionego system zarządzania treścią (CMS) który obsługuje różne typy treści w różnych regionach i językach;

  • wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji tekst-obraz w celu zmniejszenia dodatkowych kosztów i wyeliminowania potrzeby profesjonalnej fotografii;

  • spersonalizowane rekomendacje treści w celu zwiększenia zaangażowania użytkowników i promowania rozpoznawalności marki.

Migracja CMS

W pierwszym etapie Innowise dokonał przeglądu ekosystemu mediów cyfrowych klienta w celu usunięcia oczywistych niespójności i znalezienia obszarów wymagających poprawy. Oprócz łagodzenia błędów w nawigacji, szybkości strony, spójności SEO, prezentacji treści i innych, nasz zespół projektowy rozpoczął migrację Labrador CMS. Dzięki architekturze "headless CMS", repozytorium treści i warstwa prezentacji są oddzielone, dzięki czemu platforma ta jest idealnym rozwiązaniem dla nowoczesnych wydawców cyfrowych doświadczających szybkiego wzrostu.

  • Projektowanie wnętrz

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. 

  • Macierzyństwo

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.

  • Styl życia

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. 

  • Pokaż biznes

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.

Generatywna sztuczna inteligencja tekst-obraz

Ponieważ profesjonalna fotografia wiąże się z kosztownymi wydatkami, w tym wykwalifikowanymi fotografami, doświadczonymi stylistami, rekwizytami, sprzętem i konfiguracją studia, Innowise zasugerował opracowanie nowatorskiego rozwiązania, które wyeliminuje potrzebę pracy fizycznej. 

Nasz zespół projektowy wybrał StableDiffusionXL i GPT-3.5 do generowania wysokiej jakości obrazów na podstawie podpowiedzi tekstowych. Początkowo zebraliśmy zdjęcia rodziców w celach referencyjnych i wykorzystaliśmy LoRA (adaptacja niskiego rzędu dużych modeli językowych) do generowania realistycznych obrazów. Następnie stworzyliśmy przyjazny dla użytkownika interfejs tekst-obraz 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".

Spersonalizowane rekomendacje treści

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.

Technologie

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

Proces

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 tworzył historie użytkowników, mapy podróży klientów i wstępne makiety projektowe w celu zwiększenia zaangażowania użytkowników i wyeliminowania istniejących niespójności w aplikacjach internetowych. Sprinty projektowe ułatwiały szybkie prototypowanie i gromadzenie informacji zwrotnych, 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.

Zespół

2

Właściciele produktów

1

Technical Lead

1

Analityk wzrostu

1

Scrum Master

2

Programiści back-end

4

Programiści Front-End

2

Projektanci UI/UX

2

Deweloperzy ML

1

Cloud Solutions Lead

Wyniki

12% wzrost miesięcznej liczby odwiedzających po wdrożeniu generatywnej sztucznej inteligencji i rekomendacji treści

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.

Czas trwania projektu
  • Styczeń 2023 r. - w toku

12%

napływ miesięcznych odwiedzających

66%

redukcja kosztów profesjonalnej fotografii

Skontaktuj się z nami!

Zarezerwuj połączenie lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat
    projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    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.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

    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.

    strzałka