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A Innowise actualizou uma série de aplicações web que abrangem a moda, a arte, a arquitetura, a alimentação, a saúde e muito mais, tendo tirado partido das capacidades de IA para a criação de texto-imagem e recomendações de conteúdos.
O nosso cliente é um grupo de media proeminente que produz conteúdos digitais com uma presença significativa na Dinamarca, Noruega, Suécia e Finlândia. Publicam revistas, jornais e meios digitais, cobrindo estilo de vida, entretenimento, saúde e assuntos actuais, gratuitamente ou por assinatura.
As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.
Como a tendência para o digital meios de comunicação o cliente enfrentou o desafio de acompanhar o ritmo da mudança. Precisava de garantir que as suas plataformas digitais eram não só acessíveis, mas também suficientemente cativantes para estabelecer uma ligação mais significativa com o seu público-alvo. Com milhares de visitantes mensais, pretendiam tornar as suas aplicações Web mais interactivas, visualmente atractivas e fáceis de utilizar, corrigir discrepâncias de conteúdo e melhorar a gestão global.
Para além disso, mostraram interesse em implementar inteligência artificial nos seus fluxos de trabalho para fornecer conteúdos mais relevantes e reduzir os custos operacionais.
Na primeira fase, a Innowise analisou o ecossistema de meios digitais do cliente para corrigir inconsistências óbvias e encontrar áreas de melhoria. Além de atenuar os erros de navegação, velocidade da página, consistência de SEO, apresentação de conteúdos e muito mais, a nossa equipa de projeto iniciou a migração para o Labrador CMS. Através da arquitetura "headless CMS", o repositório de conteúdos e a camada de apresentação estão separados, o que faz desta plataforma a solução ideal para editores digitais modernos em rápido crescimento.
A Innowise actualizou uma aplicação Web que oferece um guia completo de casas inteiras, abrangendo pormenores de interiores, arquitetura e arte. Enquanto publicação líder e plataforma online, este meio digital continua a ser uma fonte de referência para a arquitetura inovadora em casas particulares.
Modernizámos a aplicação Web que fornece novos conhecimentos sobre o desenvolvimento e o crescimento das crianças. Apoia as mães em todas as fases - desde a gravidez até à adolescência - tornar a jornada da maternidade mais gratificante.
Estes meios de comunicação digitais têm procurado, avaliado e fornecido as últimas e mais importantes actualizações sobre saúde, exercício, beleza e nutrição. A nossa equipa de projeto refuncionalizou os canais de meios de comunicação de estilo de vida, incluindo artigos e características sobre a manutenção de um estilo de vida saudável, conselhos de dieta, dicas de exercício e bem-estar psicológico.
Este meio de comunicação é uma boa opção para se manter informado sobre as actualizações da família real e o panorama do entretenimento sueco. Durante mais de uma década, a aplicação Web tem sido uma fonte fiável de notícias da realeza, acabando por evoluir para um meio de comunicação proeminente para as celebridades e personalidades do entretenimento mais intrigantes da Suécia, regularmente apresentadas na televisão.
Uma vez que a fotografia profissional acarreta despesas dispendiosas, incluindo fotógrafos qualificados, estilistas experientes, adereços, equipamento e instalações de estúdio, a Innowise sugeriu o desenvolvimento de uma solução inovadora para eliminar a necessidade de trabalho manual.
A nossa equipa de projeto seleccionou StableDiffusionXLe GPT-3.5 para gerar imagens de alta qualidade a partir de mensagens de texto. Inicialmente, recolhemos fotografias dos pais como referência e utilizámos o LoRA (adaptação de baixo nível de modelos linguísticos de grande dimensão) para gerar imagens realistas. Em seguida, criámos uma interface texto-imagem de fácil utilização para interagir com o modelo.
A IA utiliza técnicas LLM e PNL para compreender o pedido de texto, apreendendo o conteúdo, o contexto e as subtilezas do pedido. Depois, interpreta as características descritas no texto, tais como objectos, cores, texturas e relações espaciais, para criar imagens reais com base em correlações entre descrições textuais e elementos visuais. Se o resultado final não corresponder às expectativas previstas, aperfeiçoamos continuamente o modelo de IA com base no feedback e no desempenho para obter resultados satisfatórios.
Obtivemos os seguintes resultados quando os nossos especialistas em ML afinaram o fluxo de trabalho de geração de imagens com base nos avisos.
Exemplo 1: "Bife com guarnição, de cima para baixo, luz natural, num prato liso, simples e elegante, capturado como uma fotografia tirada com uma Canon EOS R e uma objetiva de 50 mm num fundo completamente branco com sombra suave, resolução de 8k, textura verdadeira e fotografia detalhada, ângulo elevado."
Exemplo 2: "Grande plano de fotografia macro de uma lasanha de fazer crescer água na boca, com camadas de massa perfeitamente cozinhada, carne picada saborosa e uma mistura de três queijos derretidos e pegajosos. Adicione um tomate caseiro, molho de carne e uma mistura cremosa de ricota, mozzarella e parmesão. Faça o molho utilizando pasta de tomate, água, açúcar, folhas de manjericão, sementes de funcho, tempero italiano, sal, pimenta e salsa fresca. Utilize uma Canon EOS 5D Mark IV e uma objetiva Canon EF 100mm f/2. 8L Macro IS USM para captar as camadas complexas e as cores vibrantes deste prato italiano. Ilumine a cena com uma luz quente e suave para acentuar a natureza reconfortante do prato."
Como o nosso cliente enfrentava uma diminuição do envolvimento dos utilizadores, problemas de retenção de clientes e uma falta de ideias para conteúdos valiosos, implementámos um sistema de recomendação de conteúdos baseado em IA. Este sistema reúne dados do utilizador, incluindo o histórico de navegação, consultas de pesquisa, interacções (como cliques, gostos e partilhas), histórico de compras e informações demográficas. O sistema de IA utiliza os dados recolhidos para criar um perfil para cada utilizador, que inclui as suas preferências, interesses e padrões de comportamento.
Na fase seguinte, a IA analisa os dados do utilizador, combinando algoritmos como a filtragem colaborativa, máquinas de recomendação de aprendizagem profunda e um método híbrido.
A filtragem colaborativa faz recomendações com base no comportamento de outros utilizadores com perfis ou preferências semelhantes. Por exemplo, se o utilizador A gostar de determinados artigos e o utilizador B tiver gostos semelhantes aos do utilizador A, o sistema pode recomendar esses artigos ao utilizador B.
A abordagem de recomendação de aprendizagem profunda, por sua vez, recolhe grandes quantidades de dados relacionados com o comportamento e as interacções do utilizador, incluindo preferências, cliques, pesquisas, gostos e outras acções relevantes. Em seguida, os modelos de aprendizagem profunda criam perfis de utilizador e sugerem representações de conteúdos através da análise dos dados recolhidos. Esta abordagem identifica padrões complexos que os algoritmos tradicionais podem não detetar, permitindo uma compreensão mais pormenorizada das preferências dos utilizadores.
O método híbrido combina máquinas de recomendação colaborativas e de aprendizagem profunda para melhorar a exatidão das recomendações e ultrapassar as limitações dos métodos individuais.
A nossa equipa assegurou que o sistema reconhecia as preferências do utilizador e ajustava as recomendações com base em dados históricos e tendências actuais para prever o conteúdo que iria ter impacto no público-alvo.
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 Atualmente
Utilizando a metodologia Agile, dividimos o projeto em várias fases, aumentando consideravelmente a flexibilidade, a comunicação e a satisfação do cliente.
Durante a discussão iterativa ao longo da fase de descoberta, obtivemos uma compreensão abrangente dos requisitos do cliente e definimos claramente o âmbito do projeto.
Na fase de conceção, os nossos talentosos Designers UI/UX criou histórias de utilizadores, mapas do percurso do cliente e maquetas iniciais de design para melhorar a participação dos utilizadores e eliminar as inconsistências existentes nas aplicações Web. Os sprints de design facilitaram a criação rápida de protótipos e a recolha de feedback, essenciais para ambientes Agile.
Com sprints de duas semanas, a fase de desenvolvimento incluía reuniões diárias, planeamento de sprint e retrospectivas. Os componentes funcionais foram entregues após cada sprint, marcando marcos específicos. A equipa do projeto realizou standups diários e revisões de sprint para demonstrações de clientes através do Google Meet, enquanto tratava da priorização de tarefas no Jira e mantinha a documentação do projeto no Confluence.
2
Proprietários de produtos
1
Responsável técnico
1
Analista de crescimento
1
Scrum Master
2
Programadores back-end
4
Programadores front-end
2
Designers UI/UX
2
Programadores ML
1
Cloud Líder de soluções
A Innowise modernizou o ecossistema de aplicações web do cliente, proporcionando mais comodidade e atratividade para os usuários finais. Migrámos os sistemas digitais do cliente para o Labrador CMS, particularmente adequado para publicações digitais de elevado tráfego em termos de interface intuitiva, facilidade de utilização, relação custo-eficácia e funcionalidade. Além disso, implementámos uma IA geradora de texto para imagem que converte descrições escritas em imagens correspondentes sem fotografia profissional dispendiosa. Além disso, desenvolvemos um sistema de recomendação de conteúdos baseado em IA que sugere conteúdos adaptados às preferências, comportamentos e interesses individuais do utilizador.
Isto resultou num aumento da participação dos utilizadores, sugerindo conteúdos relevantes e interessantes sem inconsistências e erros em vários pontos de contacto digitais.
12%
afluxo de visitantes mensais
66%
redução dos custos de fotografia profissional
Após termos recebido e processado o seu pedido, entraremos em contacto consigo para detalhar as necessidades do seu projecto e assinar um NDA para garantir a confidencialidade das informações.
Após a análise dos requisitos, os nossos analistas e programadores elaboram uma proposta de projecto com o âmbito dos trabalhos, tamanho da equipa, tempo e custos e custos.
Marcamos uma reunião consigo para discutir a oferta e chegar a um acordo.
Assinamos um contrato e começamos a trabalhar no seu projecto o mais rapidamente possível.
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