Preparazione all'utilizzo di un modello della funzione di suggerimento con Amazon Pinpoint

Per lavorare con Amazon Pinpoint, un modello della funzione di suggerimento deve essere distribuito come campagna di Amazon Personalize. Inoltre, alcuniAWS Identity and Access Management(IAM) devono essere presenti ruoli e policy. Se desideri migliorare i suggerimenti ricevuti da Amazon Pinpoint dal modello,AWS Lambdadeve anche essere presente per elaborare i suggerimenti.

Prima di impostare un modello della funzione di suggerimento in Amazon Pinpoint, collabora con i tuoi team di scienza dei dati e sviluppo per progettare e creare queste risorse. Inoltre, collabora con questi team per assicurarti che il modello soddisfi determinati requisiti tecnici per lavorare con Amazon Pinpoint. Dopo aver creato queste risorse, collabora con l'amministratore per assicurarti che tu e Amazon Pinpoint potete accedervi. Quando esegui questi passaggi, raccogli le informazioni necessarie per configurare il modello in Amazon Pinpoint.

Campagne di Amazon Personalize

Amazon Personalize è unAWSè progettato per aiutarti a creare modelli di machine learning che forniscono suggerimenti personalizzati in tempo reale per i clienti che utilizzano le tue applicazioni. Amazon Personalize guida l'utente attraverso il processo di creazione e formazione di un modello di machine learning, principalmente utilizzando una combinazione di dati e una ricetta. Una ricetta è un algoritmo configurato per supportare un caso d'uso specifico, ad esempio prevedere gli elementi che una persona apprezzerà e con i quali vorrà interagire.

Questa combinazione di dati e una ricetta è indicata come una soluzione. Dopo che una soluzione è stata addestrata, diventa una versione della soluzione. La versione della soluzione viene quindi testata, raffinata e preparata per l'uso. Quando una versione della soluzione è pronta per l'uso, viene distribuita come campagna di Amazon Personalize. La campagna viene quindi utilizzata per fornire suggerimenti personalizzati in tempo reale. Per ulteriori informazioni su Amazon Personalize, consulta la paginaGuida per gli sviluppatori di Amazon Personalize.

Affinché Amazon Pinpoint possa recuperare i suggerimenti da una campagna Amazon Personalize, la campagna e i suoi componenti devono soddisfare i seguenti requisiti:

• La ricetta deve essere una ricetta USER_PERSONALIZATION. Può utilizzare tutte le impostazioni dell'algoritmo supportate (iperparametri) per questo tipo di ricetta. Per informazioni su questo tipo di ricetta, consultaUtilizzo di ricette predefinitenellaGuida per gli sviluppatori di Amazon Personalize.

• La soluzione deve essere addestrata utilizzando ID utente che possono essere correlati con ID endpoint o ID utente nei progetti Amazon Pinpoint. Amazon Pinpoint utilizzauserIdcampo in Amazon Personalize per correlare i dati tra utenti di Amazon Personalize e endpoint o utenti nei progetti Amazon Pinpoint.

• La soluzione deve supportare l'utilizzo delGetRecommendationsfunzionamento dell'API Amazon Personalize Runtime.

• La campagna deve utilizzare la versione della soluzione da cui desideri recuperare i suggerimenti.

• La campagna deve essere distribuita e avere uno stato attivo.

• La campagna deve essere in esecuzione nella stessa.AWSRegistra come progetti di Amazon Pinpoint che utilizzeranno i suggerimenti provenienti dalla stessa. In caso contrario, Amazon Pinpoint non sarà in grado di recuperare i suggerimenti dalla campagna, il che potrebbe causare un fallimento di una campagna di Amazon Pinpoint o di un'attività di viaggio.

Oltre a questi requisiti, è consigliabile configurare la campagna in modo da supportare almeno 20 transazioni con provisioning al secondo.

Mentre lavori con il tuo team per implementare una campagna Amazon Personalize che soddisfi i requisiti precedenti, assicurati anche di rispondere alle seguenti domande:

Quale campagna?

Per configurare il modello in Amazon Pinpoint, è necessario conoscere il nome della campagna Amazon Personalize da cui recuperare i suggerimenti. In seguito, quando collabori con l'amministratore per configurare l'accesso alla campagna, dovrai anche conoscere l’Amazon Resource Name (ARN) della campagna.

Che tipo di ID?

Quando imposti il modello in Amazon Pinpoint, puoi scegliere se associare gli utenti della campagna Amazon Personalize agli endpoint oppure agli utenti nei progetti Amazon Pinpoint. Ciò consente al modello di fornire suggerimenti realmente specifici per un particolare destinatario del messaggio.

In una campagna Amazon Personalize, ogni utente ha un ID utente (userIdoUSER_ID, a seconda del contesto). Si tratta di una sequenza di caratteri che identifica in modo univoco un particolare utente nella campagna. In un progetto Amazon Pinpoint, un destinatario del messaggio può avere due tipi di ID:

• ID dell'endpoint— Si tratta di una sequenza di caratteri che identifica in modo univoco una destinazione alla quale puoi inviare messaggi, ad esempio un indirizzo e-mail, un numero di telefono cellulare o un dispositivo mobile.

• ID utente— Si tratta di una sequenza di caratteri che identifica in modo univoco un particolare utente. Ciascun utente può essere associato a uno o più endpoint. Ad esempio, se comunichi con un utente tramite e-mail, SMS e app mobile, l'utente può essere associato a tre endpoint: uno per l'indirizzo e-mail dell'utente, un altro per il numero di cellulare dell'utente e un altro ancora per il dispositivo mobile dell'utente.

Quando scegli il tipo di ID Amazon Pinpoint da associare agli ID utente Amazon Personalize, scegli il tipo maggiormente utilizzato nei progetti Amazon Pinpoint. Se tu o la tua applicazione non avete assegnato un ID a un endpoint o a un utente, Amazon Pinpoint non può recuperare i suggerimenti per l'endpoint o l'utente. Ciò potrebbe impedire ad Amazon Pinpoint di inviare messaggi all'endpoint o all'utente. In alternativa, potrebbe causare all'Amazon Pinpoint di inviare messaggi visualizzati in modo imprevisto o indesiderato.

Quanti suggerimenti?

Ogni volta che Amazon Pinpoint recupera i suggerimenti, Amazon Personalize restituisce un elenco ordinato di suggerimenti per ogni destinatario di un messaggio. Puoi configurare Amazon Pinpoint per recuperare tra 1 e 5 di questi suggerimenti per ciascun destinatario. Se scegli un suggerimento, Amazon Pinpoint recupera solo il primo elemento dall'elenco per ciascun destinatario. Ad esempio il film maggiormente suggerito per un destinatario. Se si scelgono due suggerimenti, vengono recuperati il primo e il secondo elemento dall'elenco per ciascun destinatario, ad esempio i primi due filmati consigliati per un destinatario. E così via.

La scelta per questa impostazione dipende principalmente dai tuoi obiettivi per i messaggi che includeranno suggerimenti provenienti dal modello. Tuttavia, potrebbe dipendere anche dal modo in cui il team ha progettato la soluzione e dalla valutazione delle prestazioni della soluzione da parte del team. Per questo motivo, collabora con il tuo team per assicurarti di scegliere un numero appropriato per questa impostazione.

Cosa contiene un suggerimento?

Quando Amazon Pinpoint recupera suggerimenti, Amazon Personalize restituisce un elenco ordinato di 1-5 articoli suggeriti, a seconda del numero di suggerimenti che scegli di recuperare per ciascun destinatario del messaggio. Ogni elemento è costituito solo da testo, ad esempio un ID prodotto o un titolo del filmato. Tuttavia, la natura e il contenuto di questi elementi possono variare da una campagna Amazon Personalize all'altra, in base alla progettazione della soluzione sottostante e alla campagna.

Pertanto, è una buona idea chiedere al tuo team esattamente quali contenuti la campagna fornisce per gli articoli consigliati. La loro risposta influenzerà probabilmente il modo in cui progetterai messaggi che utilizzano i suggerimenti della campagna. Se si desidera migliorare il contenuto fornito dalla campagna, è possibile anche scegliere di implementare una AWS Lambda funzione in grado di eseguire questa attività.

Ruoli e policy AWS Identity and Access Management

AWS Identity and Access Management(IAM) è unAWSservizio che aiuta gli amministratori a controllare l'accesso aAWSrisorse AWS. Per ulteriori informazioni su IAM e su come funziona con Amazon Pinpoint, consultaIdentity and Access Management per Amazon PinpointnellaGuida per gli sviluppatori di Amazon Pinpoint.

Quando imposti un modello della funzione di suggerimento in Amazon Pinpoint, specifichi da quale campagna Amazon Personalize desideri recuperare i suggerimenti. Per scegliere la campagna, l'amministratore deve innanzitutto consentire all'utente di visualizzare le campagne per l'account AWS dell'organizzazione. In caso contrario, la campagna non verrà visualizzata nell'elenco delle campagne tra cui è possibile scegliere. Se non vedi la campagna nell'elenco, chiedi all'amministratore di fornirti questo accesso.

Inoltre, l'utente o l'amministratore deve creare un ruolo e una policy IAM che consenta ad Amazon Pinpoint di recuperare i suggerimenti dalle campagne Amazon Personalize. Quando imposti un modello della funzione di suggerimento, puoi scegliere di fare in modo che Amazon Pinpoint crei automaticamente per te. Un'altra opzione è che tu o il tuo amministratore crei manualmente il ruolo e la policy, prima di impostare il modello della funzione di suggerimento in Amazon Pinpoint. Per informazioni su come effettuare questa operazione, consultaRuolo IAM per il recupero di suggerimentinellaGuida per gli sviluppatori di Amazon Pinpoint.

Funzioni AWS Lambda

Per alcuni modelli, è possibile migliorare i suggerimenti che Amazon Pinpoint riceve da Amazon Personalize. Ad esempio, anziché includere solo un singolo valore consigliato (ad esempio il nome di un prodotto) nei messaggi, è possibile includere nei messaggi contenuti aggiuntivi (ad esempio il nome, la descrizione e l'immagine di un prodotto). Puoi farlo lavorando con il team per progettare e creare una funzione AWS Lambda che trasforma i dati dei suggerimenti nel contenuto desiderato.

AWS Lambda è un servizio AWS progettato per aiutare gli utenti a eseguire codice senza provisioning o gestione dei server. Tu o il tuo team sviluppi e impacchetta il codice e lo carica suAWS Lambdacome funzione Lambda.AWS Lambdaquindi esegue la funzione ogni volta che la funzione viene richiamata da un'applicazione o un servizio, ad esempio Amazon Pinpoint. Per ulteriori informazioni suAWS Lambda, consultaAWS LambdaGuida per gli sviluppatori.

Quando imposti un modello della funzione di suggerimento in Amazon Pinpoint, specifichi come desideri che Amazon Pinpoint elabori i suggerimenti ricevuti. Un'opzione è usare una funzione Lambda. Se vuoi usare una funzione Lambda, collabora con il tuo team per:

• Definire cosa fa la funzione.

• Definire gli attributi consigliati personalizzati che desideri siano utilizzati dalla funzione durante l'elaborazione dei suggerimenti. Questo include il numero di attributi, il nome e lo scopo di ciascuno. Una funzione Lambda può utilizzare fino a 10 attributi personalizzati per ogni destinatario del messaggio. Dovrai immettere informazioni su questi attributi quando imposti il modello della funzione di suggerimento in Amazon Pinpoint.

• Assicurati che la funzione sia ospitata nella stessaAWSRegistra come progetti Amazon Pinpoint che lo utilizzeranno. In caso contrario, Amazon Pinpoint non sarà in grado di inviare dati di suggerimento alla funzione, il che potrebbe causare un fallimento di una campagna di Amazon Pinpoint o di un'attività di viaggio.

Infine, collabora con l'amministratore per creare una policy che consenta ad ad Amazon Pinpoint di richiamare la funzione Lambda ogni volta che invia messaggi contenenti suggerimenti dal modello.

Per informazioni dettagliate sull'utilizzo di una funzione Lambda per elaborare i suggerimenti, consultaPersonalizzazione dei suggerimenti conAWSLambdanellaGuida per gli sviluppatori di Amazon Pinpoint.