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在 AWS 上使用生成式人工智能进行情境智能广告的指南

概览

本指南展示了如何使用生成式人工智能从多媒体资产中获得情境洞察,并确定定向广告投放的相关受众细分。通过分析视频、音频和文本,您可以确定最相关的受众细分并提供个性化的广告体验。此外,使用多模态大型语言模型 (LLM) 有助于从视觉和转录组件中提取见解,从而使您的媒体与合适的广告机会相匹配,并更有效地实现内容变现。

工作原理

这些技术细节包含一张架构图,用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用,并逐步概述了架构的结构和功能。

Well-Architected 支柱

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

Amazon CloudWatch 日志记录服务为各种 AWS 服务的 API 调用提供了宝贵的见解,从而能够识别错误并随后对问题进行故障排除。此外,EventBridgeStep Functions 的集成简化了事件的发现和处理,无需维护专用事件总线基础设施。此外,Step Functions 控制台有助于实现工作流程执行的可视化,包括每个步骤的输入和输出,使您能够解决难题并找出性能差距。

阅读“卓越运营”白皮书

内容分发网络服务 CloudFront 有助于确保提供的内容免受分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击,同时还为传输的流量提供加密。值得注意的是,CloudFront 提供内置的 DDoS 保护,无需用户支付额外费用。此外,通过创建最低权限访问策略,您可以授权访问特定 Amazon S3 存储桶,并控制哪些系统可以访问上下文元数据。作为这些措施的补充,AWS 身份和访问管理 (IAM) 执行最低权限原则,根据分配给用户和应用程序的特定角色限制对所需资源的访问权限。

阅读《安全性》白皮书

本指南中概述的服务均为 AWS 区域性产品,本身已提供针对可用区故障的内置弹性。该架构的设计使用了 EventBridgeLambda 的松散耦合特性,可以并行执行多个情境洞察任务,而不会相互影响。此外,Lambda 使用预置并发来支持速率限制,从而管理下游系统的服务配额和每秒事务数。作为这些措施的补充,Step Functions 还有利于提取情境洞察和执行媒体准备工作流程的请求重试和节流。

阅读《可靠性》白皮书

LambdaStep FunctionsEventBridge 旨在满足与提取情境洞察相关的各种用例的性能要求。这些服务可用于执行批处理任务,以处理存储在 Amazon S3 存储桶中的大量媒体资产,以及处理单个媒体资产。这些服务可提供一致的性能,前提是每秒事务数保持在既定的 AWS 服务配额范围内。作为这些功能的补充,CloudFront 还向最终用户设备提供低延迟内容分发。

阅读《性能效率》白皮书

无服务器计算服务 Lambda 负责处理因提供新 Amazon S3 对象或执行工作流程而触发的事件。此外,亚马逊 DynamoDB标准不频繁访问(DynamoDB标准-IA)存储层可将与最终用户不经常访问的媒体资产相关的情境元数据的成本降低多达60%。此外,Amazon S3 智能分层存储类会根据观察到的访问模式自动将 Amazon S3 对象迁移到访问频率较低的层级。

阅读《成本优化》白皮书

LambdaAmazon BedrockDynamoDB 旨在优化资源利用率,并动态扩展以适应媒体资产和广告请求数量的波动。这种固有的可扩展性和高效的资源管理有助于减少不必要的资源消耗和能源使用,从而最大限度地减小环境影响。这些服务的无服务器性质还消除了对专用基础设施进行管理的需求,从而进一步增强了本指南的整体可持续性。

阅读《可持续性》白皮书

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