En la actualidad, las redes sociales han transformado la interacción entre marcas y consumidores, generando una demanda insaciable de contenido dinámico y atractivo. En esta feroz competencia por la atención del usuario, los creadores de contenido y los influencers enfrentan desafíos constantes para producir material nuevo y consistente con la identidad de la marca. Esta demanda incluye la necesidad de una producción rápida, personalizada y visualmente atractiva, que además refleje los intereses únicos del consumidor.
Tradicionalmente, la creación de contenido ha sido una tarea laboriosa, involucrando fases como ideación, investigación, escritura, edición, diseño y revisión. Este proceso no se adapta al ritmo vertiginoso de las redes sociales actuales. Sin embargo, la inteligencia artificial generativa ofrece soluciones innovadoras para estos retos, permitiendo a los equipos de contenido e influencers mejorar su creatividad y engagement sin sacrificar la consistencia de la marca.
Más específicamente, las capacidades multimodales de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) posibilitan la creación de contenido enriquecido que incluye texto, imágenes, audio y video. Estos formatos son omnipresentes en la publicidad, el marketing y el contenido para redes sociales. Con los recientes avances en los LLMs vision, los creadores pueden utilizar entradas visuales, como imágenes de referencia, para iniciar el proceso de creación de contenido. La búsqueda de similitud de imagen y la búsqueda semántica de texto optimizan el proceso al recuperar rápidamente contenido y contexto relevantes.
En este escenario, presentamos una solución para crear una aplicación generadora de contenido para redes sociales utilizando modelos de visión, lenguaje y embeddings (Claude 3 de Anthropic, el generador de imágenes Amazon Titan y las embeddings multimodales de Amazon Titan) a través de Amazon Bedrock y Amazon OpenSearch Serverless. Amazon Bedrock es un servicio integral que proporciona acceso a modelos de alta performance a través de una única API, mientras que OpenSearch Serverless facilita el almacenamiento de vectores y otros tipos de datos, permitiendo consultas rápidas y eficientes.
El proceso se desglosa en varias etapas:
- Subida de Imagen y Descripción: El usuario sube una imagen del producto y proporciona descripciones en lenguaje natural sobre el escenario y mejoras deseadas.
- Generación de Imagen Mejorada: Amazon Titan crea una imagen mejorada basada en la descripción proporcionada.
- Generación de Texto Descriptivo: Claude 3 genera un texto descriptivo alineado con las directrices y tono de la marca.
- Búsqueda de Similitud y Recomendaciones: Se realizan búsquedas de similitud multimodal para encontrar publicaciones históricas similares y ofrecer recomendaciones.
- Refinamiento Final: El texto de la publicación se refina con base en las recomendaciones y se proporciona al usuario.
La preparación de datos comienza con la carga de los conjuntos de datos en Amazon S3, seguido de un preprocesamiento utilizando un cuaderno de Jupyter. Los datos se convierten en vectores de embeddings y se almacenan en OpenSearch Serverless. En la generación de contenido, una aplicación Streamlit permite al usuario proporcionar una imagen inicial y una descripción, seleccionar la marca, el estilo de la imagen y el tono del texto.
En la primera etapa de generación de contenido, la solución recupera guías específicas de la marca y genera una imagen enriquecida con el modelo de Amazon Titan. Utilizando el modelo Claude 3, se crea el texto inicial de la publicación alineado con las guías de la marca. La imagen y el texto se envían a la GUI para revisión.
En la segunda etapa, se combinan el texto e imagen de la publicación y se generan vectores de embeddings multimodales, permitiendo la búsqueda de publicaciones históricas similares. Claude 3 ofrece recomendaciones basadas en las publicaciones recuperadas.
En la tercera etapa, el texto de la publicación se refina automáticamente según las recomendaciones, permitiendo al usuario revisar y ajustar antes de publicar. Todo el proceso se orquesta con la aplicación Streamlit.
Es crucial limpiar los recursos de AWS utilizados al finalizar la experimentación, para evitar costos innecesarios. Esto incluye eliminar el bucket de Amazon S3, los datos creados, la colección de Amazon OpenSearch Serverless y la aplicación en ejecución de Amazon SageMaker.
En conclusión, este generador multimodal de contenido para redes sociales utilizando modelos de Amazon Bedrock permite a marcas e influencers crear contenido atractivo y consistente, adaptado a la velocidad que demandan las plataformas sociales actuales.
