Amazon Bedrock多模态广告分类实战：Claude与Nova模型应用

业务场景与技术挑战

在跨境电商数字营销领域，广告素材的精准分类是支撑行业分析、竞品研究和投放策略优化的基础能力。面对每年数百亿级别的广告预算管理需求，传统的深度学习分类方案面临着模型迭代成本高、多模态处理能力弱、分类准确率瓶颈等核心挑战。

从架构演进角度来看，2024年将传统深度学习模式切换为基于Amazon Bedrock的多模态大语言模型方案，是一次典型的AI基础设施升级。这种转变的核心价值在于：利用预训练大模型的泛化能力替代针对性训练，从而大幅降低模型维护成本。

解决方案架构设计

三阶段流水线架构

整体方案采用分层解耦的设计理念，将复杂的广告分类任务拆解为三个独立阶段，每个阶段专注于特定能力：

• 第一阶段（数据预处理）：素材类型识别、格式标准化、尺寸调整
• 第二阶段（多模态理解）：使用Nova模型提取视频/图像语义特征
• 第三阶段（智能分类）：使用Claude 3.7 Sonnet执行四级分类推理

这种架构设计的优势在于：各阶段可独立扩展和优化，模型选型可根据任务特性灵活调整，故障隔离性好。

Amazon Nova模型媒体处理规范

在实际部署中，需要严格遵循Nova模型的输入规范以确保处理质量：

• 图像处理：支持多图输入，总有效载荷不超过25 MB
• 视频处理：单次仅支持单个视频，base64方式限制25 MB，建议使用Amazon S3 URI方式处理大文件
• 质量要求：确保素材清晰度，避免过度模糊或像素化，文本信息需清晰可读

对于不满足处理条件的素材，建议使用FFmpeg进行预处理：

# 视频格式转换与压缩示例
ffmpeg -i input.mp4 -vf "scale=1280:720" -c:v libx264 -crf 23 -preset medium output.mp4

# 提取关键帧用于图像分析
ffmpeg -i input.mp4 -vf "select=eq(pict_type\,I)" -vsync vfr keyframes_%03d.jpg

多模态理解实现

本地视频理解

使用Nova Pro模型对本地视频进行内容理解的核心代码实现：

import boto3
import base64
import json

def analyze_local_video(video_path: str, prompt: str) -> str:
    """使用Nova Pro分析本地视频内容"""
    bedrock_runtime = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
    
    with open(video_path, 'rb') as video_file:
        video_bytes = base64.standard_b64encode(video_file.read()).decode('utf-8')
    
    request_body = {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "video": {
                            "format": "mp4",
                            "source": {"bytes": video_bytes}
                        }
                    },
                    {"text": prompt}
                ]
            }
        ],
        "inferenceConfig": {"maxTokens": 2048}
    }
    
    response = bedrock_runtime.invoke_model(
        modelId="amazon.nova-pro-v1:0",
        body=json.dumps(request_body)
    )
    
    return json.loads(response['body'].read())['output']['message']['content'][0]['text']

S3视频直接理解

对于大文件或已存储在S3的视频，推荐使用S3 URI方式避免本地下载：

def analyze_s3_video(s3_uri: str, prompt: str) -> str:
    """直接从S3读取视频进行分析，无需本地下载"""
    bedrock_runtime = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
    
    request_body = {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "video": {
                            "format": "mp4",
                            "source": {"s3Location": {"uri": s3_uri}}
                        }
                    },
                    {"text": prompt}
                ]
            }
        ],
        "inferenceConfig": {"maxTokens": 2048}
    }
    
    response = bedrock_runtime.invoke_model(
        modelId="amazon.nova-pro-v1:0",
        body=json.dumps(request_body)
    )
    
    return json.loads(response['body'].read())['output']['message']['content'][0]['text']

四级分类模型设计

分类体系结构

为对接主流电商平台并便于SKU管理，采用四级嵌套分类结构：

• Level 1：商品大类（如：商品、服务）
• Level 2：品类（如：服装、电子产品）
• Level 3：子品类（如：女装、男装）
• Level 4：细分类目（如：女装裙装、女装T恤）

分类数据格式化策略

在实践中，分类列表的格式化有两种常见方式，各有适用场景：

// 方式一：带ID号（便于业务系统对接）
{
    "categories": [
        {"id": "1001", "path": "商品 > 服装 > 女装 > 女装裙装"},
        {"id": "1002", "path": "商品 > 服装 > 女装 > 女装T恤"}
    ]
}

// 方式二：不带ID号（节省token消耗）
{
    "categories": [
        "商品 > 服装 > 女装 > 女装裙装",
        "商品 > 服装 > 女装 > 女装T恤"
    ]
}

从实测结果看，两种方式对Claude 3.7 Sonnet的理解精度无显著差异。建议根据下游系统需求选择：需要ID映射选方式一，追求token效率选方式二。

Prompt Caching优化实践

由于四级分类列表在每次调用时保持不变，利用Bedrock Prompt Caching可显著优化性能：

def classify_with_caching(content_description: str, category_list: str) -> dict:
    """使用Prompt Caching进行广告分类"""
    bedrock_runtime = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
    
    system_prompt = f"""你是一个专业的电商广告分类专家。
根据以下四级分类体系对广告内容进行分类：

{category_list}

请严格按照分类体系返回最匹配的四级分类路径。"""

    request_body = {
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 1024,
        "system": [
            {
                "type": "text",
                "text": system_prompt,
                "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # 启用缓存
            }
        ],
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": f"请对以下广告内容进行分类：\n\n{content_description}"
            }
        ]
    }
    
    response = bedrock_runtime.invoke_model(
        modelId="anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0",
        body=json.dumps(request_body)
    )
    
    return json.loads(response['body'].read())

效果评估与实践洞察

准确率提升数据

基于1.1万条实际广告数据的对比测试结果：

• 传统机器学习方法准确率：44.5%
• Nova Pro + Claude 3.7 Sonnet方案准确率：85%
• 准确率提升幅度：约91%

关键实践洞察

在大模型应用实践中，需要建立正确的能力预期：大模型擅长将中等难度任务的表现提升至优秀水平，但对于极端复杂或高度专业化的场景，仍需结合领域知识进行针对性优化。具体表现为：

• 泛化能力强：无需针对每个细分类目单独训练
• 复杂推理优势：Claude 3.7在多级分类决策中表现突出
• 边界认知：对于极度模糊或信息缺失的素材，仍存在误判可能

架构优化建议

基于实际部署经验，提供以下优化方向：

• 成本控制：充分利用Prompt Caching，对于高频调用场景可节省50%以上的input token成本
• 延迟优化：大文件优先使用S3 URI方式，避免base64编码的网络传输开销
• 容错设计：建议增加分类置信度输出，对低置信度结果进行人工复核
• 模型选型：理解任务用Nova Pro（成本低），推理任务用Claude 3.7 Sonnet（精度高）