Çox dillərdə məhsul təsvirlərinin avtomatik yaradılması sistemini layihələndirin.

Çox dillərdə məhsul təsvirlərinin avtomatik yaradılması üçün aşağıdakı memarlıq yanaşması layihələndirilə bilər:

1. Məlumatların toplanması və hazırlanması: müxtəlif dillərdə məhsul təsvirləri və metadatalar (kateqoriya, xüsusiyyətlər) ilə məlumat dəstləri toplayın.

2. Mətn generasiya modeli: çoxdilli NLP modellərindən istifadə edin, məsələn, transformatorlar (mBART, mT5), müxtəlif dillərdə mətnlər yarada bilən.

3. Model üçün giriş məlumatları: məhsul haqqında strukturlaşdırılmış məlumatlar (ad, xüsusiyyətlər, kateqoriya) modelin başa düşdüyü formata çevrilir.

4. Çoxdilli generasiya: model giriş məlumatlarını və hədəf dili qəbul edir və istənilən dildə təsviri yaradır.

5. Keyfiyyətin qiymətləndirilməsi və filtrasiya: avtomatik metriklər və ya əl ilə yoxlama ilə keyfiyyətə nəzarət.

6. İnteqrasiya və miqyaslandırma: API kimi xidmətin yerləşdirilməsi, sorğuları qəbul edib təsvirləri qaytarmaq, konteynerləşdirmə və orkestrasiya ilə miqyaslandırma.

Sadə API çağırış nümunəsi:

import requests

payload = {
    "product_data": {
        "name": "Qeyri-şəxsi qulaqlıqlar",
        "features": ["Bluetooth 5.0", "20 saat batareya"],
        "category": "Audio"
    },
    "language": "en"
}
response = requests.post("https://api.example.com/generate-description", json=payload)
print(response.json()["description"])

Bu yanaşma yeni dillərin əlavə olunmasını elastik edir və təsvirləri müxtəlif bazarlara uyğunlaşdırmağa imkan verir.