AWS Study Group

Tăng cường tương tác với nội dung được bản địa hóa bằng Amazon Bedrock Flows

Tác giả: Benjamin Le và Emilio Garcia Montano Ngày đăng: 02/05/2025 Danh mục: Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon Bedrock Prompt Management, Amazon Machine Learning, Amazon Nova, Amazon Simple Storage Service (S3), Artificial Intelligence, Content Production, Data Science & Analytics for Media, Industries, Media & Entertainment, Storage

Các nhà sản xuất và xuất bản nội dung sở hữu những bộ sưu tập khổng lồ với hàng nghìn, thậm chí hàng trăm nghìn bài viết có thể được bản địa hóa cho các đối tượng và khu vực địa lý mới nhằm tăng cường sự tương tác tại các thị trường mới lạ và mới nổi. Bản địa hóa (Localization), về rộng nghĩa, là quá trình chuyển đổi nội dung (lựa chọn từ vựng, chuyển đổi tông giọng và dịch thuật) cho các đối tượng mới từ khu vực địa lý này sang khu vực địa lý khác.

Bản địa hóa do con người thực hiện không thể mở rộng quy mô đáp ứng khối lượng yêu cầu, vì vậy việc dịch thuật tự động thường được sử dụng. Tuy nhiên, bản địa hóa tự động đã và đang gặp thách thức về chất lượng, đặc biệt là khả năng ngữ cảnh hóa các sắc thái trong một thị trường cụ thể. Điều này thường dẫn đến việc nội dung có tỷ lệ tương tác thấp hơn từ người tiêu dùng khi so với nội dung gốc. Với các mô hình nền tảng (foundation models) hỗ trợ đa ngôn ngữ và phương ngữ, các khách hàng trong lĩnh vực truyền thông và giải trí đang ngày càng tận dụng AI tạo sinh (generative AI) để cung cấp nội dung bản địa hóa chất lượng cao hơn.

Amazon Bedrock Flows cung cấp một trình xây dựng trực quan không cần lập trình (no-code visual builder) và một bộ API để liên kết liền mạch các mô hình nền tảng tiên tiến (SOTA) (như Anthropic’s Claude và Amazon Nova) bên trong Amazon Bedrock. Nó cũng tích hợp với các dịch vụ AWS khác để tự động hóa các quy trình AI tạo sinh do người dùng xác định, vượt xa việc chỉ gửi một prompt đến một mô hình ngôn ngữ lớn.

Amazon Bedrock Prompt Management cung cấp một giao diện tinh gọn để tạo, đánh giá, kiểm soát phiên bản và chia sẻ các prompt. Nó giúp các nhà phát triển và kỹ sư thiết kế prompt đạt được phản hồi tốt nhất từ các mô hình nền tảng cho các trường hợp sử dụng của họ.

Chúng tôi sẽ trình bày cách bạn có thể tận dụng các tính năng của Amazon Bedrock (như Flows, Prompt Management và các mô hình nền tảng khác nhau) để nhanh chóng xây dựng và thử nghiệm một quy trình làm việc (workflow). Quy trình này sẽ tiếp nhận nội dung hiện có, cung cấp bản sao đã được bản địa hóa và đưa ra đánh giá về những thay đổi đã thực hiện để biên tập viên xem xét.

Tổng quan về kịch bản

Là một nhà xuất bản trực tuyến đang có kế hoạch mở rộng lượng độc giả sang các khu vực địa lý và kênh mới mà không cần dựa hoàn toàn vào nội dung địa phương mới tinh, bạn muốn tạo ra một quy trình làm việc giúp:

  1. Bản địa hóa nội dung văn bản hiện có cho một quốc gia và ngôn ngữ cụ thể để phù hợp hơn với thị trường địa phương và chiến lược quảng cáo.
  2. Thích ứng nội dung cho các kênh mới nổi (như mạng xã hội dạng ngắn) bằng cách sử dụng các hướng dẫn phong cách (style guides) hiện được tải vào Amazon Bedrock Knowledge Bases để giúp biên tập viên nội dung kiểm tra công việc của họ.
  3. Cung cấp đánh giá dựa trên các chỉ số (như độ chính xác về dữ kiện, độ dài, phương ngữ và những thay đổi tổng thể về ý nghĩa) để các biên tập viên có thể đưa ra lựa chọn sáng suốt để xuất bản hoặc thực hiện các thay đổi tiếp theo.

Hình 1: Kiến trúc tổng quát.

Điều kiện tiên quyết

Trước khi tạo flow và các prompt, hãy đảm bảo bạn đã thiết lập các bước sau:

Tạo các prompt

Trước khi tạo flow, bạn cần tạo hai prompt sẽ được sử dụng trong prompt flow sau này.

Prompt đầu tiên của chúng tôi thực hiện bản địa hóa nội dung, và chúng tôi đã sử dụng mô hình nền tảng Claude 3.7 Sonnet mới nhất của Anthropic, hỗ trợ các ngôn ngữ như tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Nhật và các ngôn ngữ khác.

Khi tạo prompt, các biến như bài viết văn bản được biểu thị là {{article}} hoặc ngôn ngữ địa phương là {{language}} để cho phép các giá trị được tham chiếu giữa các node flow khác nhau, giúp tăng tính linh hoạt và hiệu quả.

Hình 2: Prompt bản địa hóa nội dung.

Prompt thứ hai đánh giá nội dung gốc và nội dung đã được bản địa hóa để cung cấp bản đánh giá cho biên tập viên. Để xác nhận tính độc lập với prompt bản địa hóa, prompt này sử dụng Amazon Nova Pro. Amazon Nova Pro là một mô hình đa phương thức (multimodal) có khả năng cao với sự kết hợp tốt nhất giữa độ chính xác, tốc độ và chi phí cho nhiều loại tác vụ—hỗ trợ hơn 200 ngôn ngữ.

Hình 3: Prompt đánh giá nội dung.

Tạo và cấu hình flow

Sử dụng bảng điều khiển Amazon Bedrock, điều hướng đến Flows trong mục Builder Tools và tạo một flow mới như hiển thị trong Hình 4.

Hình 4: Flow bản địa hóa bài viết.

Sau khi tạo, trình duyệt sẽ chuyển hướng đến flow builder, nếu không hãy sử dụng Edit in flow builder để chuyển sang giao diện trực quan.

Trong Flow Builder, có các loại node khác nhau mà bạn có thể sử dụng để tạo flow của mình. Bạn có thể kéo và thả các node khác nhau lên canvas và tạo liên kết giữa chúng sau khi xác định các biến trực tiếp trong mỗi node, hoặc bằng cách tải các prompt đã lưu.

Trong bản trình bày này, flow sau đã được tạo (Hình 5).

Hình 5: Flow bản địa hóa nội dung.

Bạn có thể xem lại các cài đặt cụ thể cho từng node bằng cách chọn nó trong Flow Builder.

  • Để mô phỏng nội dung văn bản được gửi từ hệ thống quản lý nội dung, Flow input chấp nhận một đối tượng JSON với các thuộc tính sau:
    • article: văn bản của bài viết được chọn để bản địa hóa
    • country: quốc gia mục tiêu để bản địa hóa
    • language: ngôn ngữ mục tiêu để bản địa hóa
    • query: một prompt văn bản để truy xuất các hướng dẫn phong cách liên quan từ Amazon Bedrock Knowledge Bases
  • Sử dụng mô hình Cohere Command R, node Get_Style_Guides phân tích văn bản truy vấn từ đầu vào và truy xuất các kết quả liên quan từ cơ sở tri thức. Đầu ra từ node này bổ trợ cho cách văn bản bản địa hóa được tạo ra.
  • Node prompt Localization sử dụng prompt đã tạo trước đó để bản địa hóa văn bản đầu vào.
  • Node prompt Evaluation sử dụng prompt đã tạo trước đó để đánh giá đầu vào và văn bản đã bản địa hóa.
  • Hai node Flow output sau đó truyền (stream) đầu ra văn bản từ mỗi node prompt dưới dạng các sự kiện riêng biệt.
  • Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tạo ra thông tin sai lệch do ảo giác (hallucinations). Amazon Bedrock Flows tích hợp với Amazon Bedrock Guardrails để cho phép bạn cấu hình các biện pháp bảo vệ nhằm xác định, chặn hoặc lọc các phản hồi không mong muốn trong flow của bạn.

Thử nghiệm flow

Sử dụng ngăn Test flow trong Flow Builder, bạn có thể nhanh chóng thử nghiệm toàn bộ quy trình làm việc của mình, với mỗi node flow output truyền đầu ra gần như theo thời gian thực khi flow thực thi. Để chứng minh cách AI tạo sinh có thể làm việc với tiếng Tây Ban Nha trên các thị trường Châu Âu và Mỹ Latinh, các ví dụ sau đây sử dụng cùng một văn bản đầu vào nhưng thay đổi quốc gia mục tiêu để bản địa hóa.

Hình 6: Các đối tượng đầu vào mẫu.

Hình 7 dưới đây là ví dụ về văn bản được bản địa hóa bằng tiếng Tây Ban Nha. Lưu ý cách bước bản địa hóa cung cấp phản hồi chi tiết về những thay đổi đã được thực hiện và cung cấp thêm ngữ cảnh cho khu vực địa lý cụ thể.

Hình 7: Văn bản bản địa hóa mẫu.

Trong bước cuối cùng, phần đánh giá sử dụng một mô hình nền tảng khác để so sánh độc lập nội dung gốc và nội dung bản địa hóa, cũng như cung cấp phản hồi có chấm điểm cho biên tập viên nội dung.

Hình 8: Các đánh giá nội dung mẫu.

Giá cả

Amazon Bedrock Flows tính phí cho mỗi 1000 lượt chuyển tiếp (transitions) cần thiết để thực thi quy trình làm việc của bạn. Một lượt chuyển tiếp xảy ra khi dữ liệu truyền từ node này sang node khác (ví dụ: một node input chuyển tiếp sang một node prompt). Không có phí bổ sung cho việc sử dụng Amazon Bedrock Prompt Management.

Phí sử dụng mô hình Amazon Bedrock sẽ thay đổi tùy thuộc vào loại mô hình được sử dụng và số lượng token đầu vào và đầu ra. Cần lưu ý rằng bản trình bày này cũng sử dụng Amazon Bedrock Knowledge Bases được cấu hình với cơ sở dữ liệu vector Amazon OpenSearch Serverless và nguồn dữ liệu Amazon S3.

Giá cả sẽ thay đổi tùy thuộc vào Vùng AWS được sử dụng. Tất cả các tài nguyên cho bản trình bày của chúng tôi đã được cấu hình tại Vùng Oregon (us-west-2). Tham khảo giá của Amazon Bedrock, Amazon S3 và Amazon OpenSearch Service khi cần thiết.

Kết luận

Chúng tôi đã trình bày cách các khách hàng trong lĩnh vực truyền thông và giải trí có thể cấu hình quy trình bản địa hóa bài viết bằng kiến trúc serverless, low-code. Bằng cách sử dụng Amazon Bedrock Flows và Prompt Management, các chủ sở hữu và biên tập viên nội dung có thể tận dụng lợi ích của AI tạo sinh để cung cấp nội dung hấp dẫn hơn cho các đối tượng mới.

Hãy liên hệ với một Đại diện AWS để biết cách chúng tôi có thể giúp tăng tốc doanh nghiệp của bạn.

Đọc thêm

Tác giả

Benjamin Le là một Kiến trúc sư Giải pháp thuộc đội ngũ AWS Telco, Media, Entertainment, Gaming and Sports, làm việc với các Nhà xuất bản và Nhà cung cấp dịch vụ Internet. Anh giúp khách hàng tăng tốc chuyển đổi doanh nghiệp bằng các giải pháp AI tạo sinh.

Emilio Garcia Montano là một Kiến trúc sư Giải pháp Cấp cao làm việc với các khách hàng Truyền thông & Giải trí, đặc biệt tập trung vào các Nhà xuất bản. Anh đam mê giúp khách hàng giải quyết các thách thức trong ngành thông qua AI tạo sinh đổi mới.

←
→

Leave a comment