Yahoo ने Amazon Bedrock का उपयोग करके सर्च रीटार्गेटिंग को कैसे बेहतर बनाया

Yahoo DSP ने अपने Search Retargeting (SRT) कीवर्ड विस्तार को आधुनिक बनाने के लिए Amazon Bedrock को लागू किया। पुरानी प्रणाली में Word2Vec का उपयोग locality-sensitive hashing (LSH) के साथ किया जाता था, जिसमें पुरानी शब्दावली और सीमित अर्थगत समझ की समस्या थी। नई जनरेटिव AI वर्कफ़्लो Amazon Bedrock का उपयोग करके Amazon Nova, Meta Llama, और Anthropic के Claude सहित कई LLM तक पहुँच प्रदान करती है। मूल्यांकन के बाद, Anthropic के Claude 3.5 Sonnet v2 को इसके विस्तार अनुपात और अर्थगत समानता के संतुलन के लिए चुना गया। भ्रम (hallucinations) को कम करने के लिए, विस्तारित कीवर्ड को embeddings उत्पन्न करके और मूल कीवर्ड के विरुद्ध समानता स्कोर की तुलना करके सत्यापित किया जाता है; केवल वे ही बनाए रखे जाते हैं जो एक निश्चित सीमा से ऊपर होते हैं। सिस्टम अनुमान से पहले और बाद में संवेदनशील कीवर्ड फ़िल्टरिंग भी लागू करता है। बेहतर समाधान Q1 2025 में उत्पादन में लॉन्च किया गया, जिससे 600 गुना अधिक कीवर्ड विस्तार दर और 5 गुना तक संबोधित दर्शकों की पहुँच में वृद्धि हुई। Yahoo ने प्रोटोटाइप के लिए Amazon SageMaker Studio और foundation models तक सर्वरलेस पहुँच के लिए Amazon Bedrock का उपयोग किया, जिससे बुनियादी ढाँचे के प्रबंधन से बचा जा सका। Amazon Bedrock लचीले अनुमान विकल्प (बैच और रीयल-टाइम) और सीधी मॉडल अपग्रेड प्रदान करता है।