Preparação para usar um modelo de recomendação com o Amazon Pinpoint

Para trabalhar com o Amazon Pinpoint, um modelo de recomendação deve ser implantado como uma campanha do Amazon Personalize. Além disso, certas AWS Identity and Access Management (IAM) funções e políticas devem estar em vigor. Se você quiser aprimorar as recomendações que o Amazon Pinpoint recebe do modelo, também deve existir uma AWS Lambda função para processar as recomendações.

Antes de configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint, trabalhe com suas equipes de ciência de dados e desenvolvimento para projetar e criar esses recursos. Além disso, trabalhe com essas equipes para garantir que o modelo atenda a determinados requisitos técnicos para trabalhar com o Amazon Pinpoint. Depois de criar esses recursos, trabalhe com seu administrador para garantir que você e o Amazon Pinpoint possam acessá-los. Ao realizar essas etapas, reúna as informações necessárias para configurar o modelo no Amazon Pinpoint.

Campanhas do Amazon Personalize

O Amazon Personalize foi projetado para ajudar você a criar modelos de aprendizado de máquina (ML) que fornecem recomendações personalizadas em tempo real para clientes que usam seus aplicativos. AWS service (Serviço da AWS) O Amazon Personalize orienta você no processo de criação e treinamento de um modelo de machine learning, principalmente usando uma combinação de dados e uma fórmula. Uma receita é um algoritmo configurado para oferecer suporte a um caso de uso específico, como previsão de itens dos quais uma pessoa gostará e com os quais interagirá.

Essa combinação de dados e uma receita é conhecida como uma solução. Depois que uma solução é treinada, ela se torna uma versão de solução. A versão da solução é testada, refinada e preparada para uso. Quando uma versão da solução está pronta para uso, ela é implantada como uma campanha do Amazon Personalize. A campanha é usada para fornecer recomendações personalizadas em tempo real. Para saber mais sobre o Amazon Personalize, consulte o Guia do desenvolvedor do Amazon Personalize.

Para que o Amazon Pinpoint recupere as recomendações de uma campanha do Amazon Personalize, a campanha e seus componentes devem atender aos seguintes requisitos:

• A receita tem que ser uma PERSONALIZATION receita USER_. Ela pode usar qualquer configuração de algoritmo compatível (hiperparâmetros) para esse tipo de receita. Para obter informações sobre esse tipo de fórmula, consulte Usar fórmulas predefinidas no Guia do desenvolvedor do Amazon Personalize.

• A solução deve ser treinada usando um usuário IDs que pode ser correlacionado com o endpoint IDs ou usuário IDs em projetos do Amazon Pinpoint. O Amazon Pinpoint usa o campo userId no Amazon Personalize para correlacionar dados entre usuários no Amazon Personalize e endpoints ou usuários em projetos do Amazon Pinpoint.

• A solução deve suportar o uso da GetRecommendationsoperação do Amazon Personalize Runtime. API

• A campanha precisa usar a versão da solução da qual você deseja recuperar recomendações.

• A campanha deve estar implantada e ter um status de ativa.

• A campanha deve ser executada da Região da AWS mesma forma que os projetos Amazon Pinpoint que usarão as recomendações dela. Caso contrário, o Amazon Pinpoint não poderá recuperar recomendações da campanha, o que pode causar falha de uma atividade de jornada ou de uma campanha do Amazon Pinpoint.

Além desses requisitos, recomendamos configurar a campanha para oferecer suporte a pelo menos 20 transações provisionadas por segundo.

Ao trabalhar com sua equipe para implementar uma campanha do Amazon Personalize que atenda aos requisitos anteriores, responda também às seguintes perguntas:

Qual campanha?

Para configurar o modelo no Amazon Pinpoint, você precisará saber o nome da campanha Amazon Personalize da qual obter recomendações. Posteriormente, se você trabalhar com seu administrador para configurar manualmente o acesso à campanha, você também precisará saber o Amazon Resource Name (ARN) da campanha.

Que tipo de identificação?

Ao configurar o modelo no Amazon Pinpoint, você escolhe se deseja associar usuários na campanha do Amazon Personalize aos endpoints ou usuários em seus projetos do Amazon Pinpoint. Isso permite que o modelo forneça recomendações verdadeiramente específicas a um destinatário de mensagem específico.

Em uma campanha do Amazon Personalize, cada usuário tem um ID de usuário (userId ou USER_ID, dependendo do contexto). Essa é uma string de caracteres que identifica exclusivamente um usuário específico na campanha. Em um projeto do Amazon Pinpoint, um destinatário da mensagem pode ter dois tipos de: IDs

• ID do endpoint: essa é uma sequência de caracteres que identifica exclusivamente um destino ao qual você pode enviar mensagens, como um endereço de e-mail, um número de telefone celular ou um dispositivo móvel.

• ID do usuário: essa é uma sequência de caracteres que identifica exclusivamente um usuário específico. Cada usuário pode ser associado a um ou mais endpoints. Por exemplo, se você se comunicar com um usuário por e-mail e um aplicativo móvel, o usuário poderá ser associado a três endpoints — um para o endereço de e-mail do usuário, outro para o número de celular do usuário e outro para o dispositivo móvel do usuário. SMS

Ao escolher o tipo de ID do Amazon Pinpoint para associar ao IDs usuário do Amazon Personalize, escolha o tipo que você usa de forma mais consistente em seus projetos do Amazon Pinpoint. Se você ou o aplicativo não tiver atribuído um ID a um endpoint ou usuário, o Amazon Pinpoint não poderá recuperar recomendações para o endpoint ou o usuário. Isso pode impedir que o Amazon Pinpoint envie mensagens ao endpoint ou usuário. Ou, isso pode fazer com que o Amazon Pinpoint envie mensagens que são exibidas de maneiras inesperadas ou indesejadas.

Quantas recomendações?

Cada vez que o Amazon Pinpoint recupera recomendações, o Amazon Personalize retorna uma lista ordenada de recomendações para cada destinatário de uma mensagem. Você pode configurar o Amazon Pinpoint para recuperar de 1 a 5 dessas recomendações para cada destinatário. Se você escolher uma recomendação, o Amazon Pinpoint recuperará somente o primeiro item da lista para cada destinatário, por exemplo, o filme mais altamente recomendado para um destinatário. Se você escolher duas recomendações, ele recuperará o primeiro e o segundo item da lista para cada destinatário, por exemplo, os dois principais filmes recomendados para um destinatário. E assim por diante.

Sua escolha para essa configuração dependerá principalmente de suas metas para as mensagens que incluirão recomendações do modelo. No entanto, isso também pode depender de como sua equipe projetou a solução e da avaliação da equipe sobre o desempenho da solução. Por esse motivo, trabalhe com sua equipe para garantir que você escolha um número apropriado para essa configuração.

O que uma recomendação contém?

Quando o Amazon Pinpoint recupera recomendações, o Amazon Personalize retorna uma lista ordenada de 1 a 5 itens recomendados, dependendo de quantas recomendações você escolhe recuperar para cada destinatário da mensagem. Cada item consiste apenas em texto, como um ID de produto ou um título de filme. No entanto, a natureza e o conteúdo desses itens podem variar de uma campanha do Amazon Personalize para outra, com base no design da solução subjacente e da campanha.

Portanto, é uma boa ideia perguntar à equipe exatamente qual conteúdo a campanha fornece para itens recomendados. A resposta deles provavelmente afetará a forma como você cria mensagens que usam recomendações da campanha. Se você quiser aprimorar o conteúdo que a campanha fornece, você também pode optar por implementar uma AWS Lambda função que possa realizar essa tarefa.

AWS Identity and Access Management funções e políticas

AWS Identity and Access Management (IAM) é um AWS serviço que ajuda os administradores a controlar o acesso aos AWS recursos. Para saber mais sobre IAM e como ele funciona com o Amazon Pinpoint, consulte Gerenciamento de identidade e acesso para o Amazon Pinpoint no Guia do desenvolvedor do Amazon Pinpoint.

Ao configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint, você especifica de qual campanha do Amazon Personalize deseja recuperar recomendações. Para escolher a campanha, seu administrador deve primeiro permitir que você visualize as campanhas da sua organização Conta da AWS. Caso contrário, a campanha não aparecerá na lista de campanhas que você pode escolher. Se a campanha não aparecer na lista, peça ao administrador que lhe forneça esse acesso.

Além disso, você ou seu administrador devem criar uma IAM função e uma política que permitam ao Amazon Pinpoint recuperar recomendações das campanhas do Amazon Personalize. Ao configurar um modelo de recomendação, é possível optar para que o Amazon Pinpoint crie esse perfil e essa política automaticamente para você. Outra opção é que você ou seu administrador crie esse perfil e essa política manualmente antes de configurar o modelo de recomendação no Amazon Pinpoint. Para saber como fazer isso, consulte a IAMfunção para recuperar recomendações no Guia do desenvolvedor do Amazon Pinpoint.

AWS Lambda funções

Para alguns modelos, talvez você queira aprimorar as recomendações que o Amazon Pinpoint recebe do Amazon Personalize. Por exemplo, em vez de incluir apenas um único valor recomendado (como um nome de produto) nas mensagens, você queira incluir conteúdo adicional (como nome, descrição e imagem de um produto) nas mensagens. Você pode fazer isso trabalhando com sua equipe para projetar e criar uma AWS Lambda função que transforma os dados de recomendação no conteúdo que você deseja.

AWS Lambda é projetado para ajudar as pessoas a executar códigos sem provisionar ou gerenciar servidores. AWS service (Serviço da AWS) Você ou sua equipe desenvolvem e empacotam o código e o carregam AWS Lambda como uma função Lambda. AWS Lambda em seguida, executa a função toda vez que a função é invocada por um aplicativo ou serviço, como o Amazon Pinpoint. Para saber mais sobre o AWS Lambda, consulte o Guia do desenvolvedor do AWS Lambda.

Ao configurar um modelo de recomendação no Amazon Pinpoint, você especifica como deseja que o Amazon Pinpoint processe as recomendações recebidas. Uma opção é usar uma função do Lambda. Para usar uma função do Lambda, trabalhe com sua equipe para:

• Definir o que a função faz.

• Definir os atributos recomendados personalizados que você deseja que a função use ao processar recomendações. Isso inclui o número de atributos e o nome e a finalidade de cada um. Uma função do Lambda pode usar até 10 atributos personalizados para cada destinatário da mensagem. Você precisará inserir informações sobre esses atributos ao configurar o modelo de recomendação no Amazon Pinpoint.

• Certifique-se de que a função esteja hospedada da Região da AWS mesma forma que os projetos do Amazon Pinpoint que a usarão. Caso contrário, o Amazon Pinpoint não poderá enviar dados de recomendação para a função, o que pode causar uma falha na atividade da jornada ou na campanha do Amazon Pinpoint.

Por fim, trabalhe com o administrador para criar uma política que permita que o Amazon Pinpoint invoque a função do Lambda sempre que enviar mensagens que incluem recomendações do modelo.

Para obter informações detalhadas sobre como usar uma função do Lambda para processar recomendações, consulte Personalizar recomendações com o AWS Lambda no Guia do desenvolvedor do Amazon Pinpoint.