Implementering af en uskarp produkt søgning med OpenAI API

Det er afgørende, at kunder nemt og hurtigt finder de produkter, de leder efter. Oftest kender kunder ikke det præcise navn på et produkt, hvilket kan føre til frustration, hvis de ikke kan finde det. I denne vejledning vil du lære, hvordan du kan implementere en uskarp produktsøgning med OpenAI API'en. Vi vil bruge et trick for at sikre, at selv lignende eller fejlagtige produktbetegnelser med succes fører til de rigtige produkter.

Vigtigste erkendelser

• Den standard søgning kræver præcise overensstemmelser af produktbetegnelser.
• En uskarp produktsøgning kan implementeres ved at returnere alle produktnavne, hvis den præcise overensstemmelse mislykkes.
• KI'en kan derefter vælge den rigtige ud fra de lignende produktnavne og returnere den tilsvarende produktbeskrivelse.

Trin-for-trin-vejledning

For at konstruere en uskarp produktsøgning, følg de følgende trin.

Trin 1: Identifikation af problemet

Først skal vi identificere det grundlæggende problem: Søgning efter et produkt er for præcis. Hvis det produkt navn, som kunden indtaster, ikke nøjagtigt matcher det i databasen, vil produktet ikke blive fundet. I et tidligere eksempel har vi set, at ved at indtaste "en77" blev der ikke fundet noget produkt, fordi det faktiske navn var "Nice en 77". Her kan et screenshot af denne fejl være nyttigt.

Trin 2: Justering af søgelogik

For at løse dette problem skal vi ændre logikken i produktbeskrivelsen. Vi tilpasser funktionen "find produkt" så den returnerer alle tilgængelige produktnavne, hvis produktet ikke findes under det præcise navn. På den måde sikrer vi, at KI'en selv kan søge efter det nærmeste matchende navn. Tilføj følgende kode til beskrivelsen af funktionen: "hvis produktet ikke findes under det præcise navn, vil denne funktion returnere alle tilgængelige produkt navne". Dette skridt hjælper KI'en med at finde det korrekte match, når der ikke er et præcist navn tilgængeligt.

Trin 3: Opdatering af parameterbeskrivelse

Efter at have ændret logikken er det vigtigt også at opdatere beskrivelsen af parameteren. Brug følgende formulering: "produkt navn eller model navn for at finde". Dette angiver klart, at funktionen også kan søge efter lignende navne, hvis der ikke er en præcis matchning.

Trin 4: Justering af funktionsopkald

Det er nødvendigt at ændre behandlingen af funktionsopkald. Hvis produktet navn er blevet fundet med succes, og vi har produkt-ID'en, returneres beskrivelsen som tidligere. Hvis produktet navn dog ikke findes direkte, opretter vi en array af produktnavne, der omfatter alle nøgler i databasen. Dette array bruges derefter til at vise de mulige produktnavne for KI'en, der derefter kan identificere det ønskede match.

Schritt 5: Test der neuen Logik

Efter implementering af ændringerne bør du teste den nye logik. Indtast f.eks. "har du en77" uden mellemrum og uden det fulde navn. Dette giver dig mulighed for at kontrollere, om funktionen nu er i stand til at finde det korrekte produkt. Resultatet bør indikere, at produktet "Nice en77" er tilgængeligt. Dette er et stort fremskridt, da søgningen nu også fungerer med uskarpe indtastninger.

Schritt 6: Anfrage der Produktbeschreibung

Nu kan du teste, om produktbeskrivelsen returneres korrekt. Spørg KI'en om yderligere oplysninger ved at sige: "venligst give mig mere information om denne guitar først". KI'en skal derefter returnere den relevante beskrivelse baseret på det fundne produkt navn. Her bliver det tydeligt, at logikken fungerer, og de korrekte oplysninger bliver leveret.

Schritt 7: Tilføj til indkøbskurv

Efter at have modtaget beskrivelsen, kan du forsøge at tilføje produktet til indkøbsvognen. Brug kommandoen: "tilføj min indkøbsvogn". Denne funktion bør nu køre problemfrit, og produktet bør blive tilføjet korrekt til indkøbsvognen. Dette viser også, at hele kommunikationsstrukturen fungerer korrekt.

Trin 8: Afslutning og Fremtidsperspektiver

Med denne teknik har du med succes implementeret en uskarp produktsøgning, der gør det muligt for AI'en at håndtere brugerinput bedre. I vores simple eksempel havde vi kun et begrænset antal produkter, hvilket gjorde matchningen nem. Ved en større database med mere end 1000 produkter kan det dog være nødvendigt at udforske ekstra teknikker som Embeddings for bedre at fange lighederne. Dette vil hjælpe os med også effektivt at søge i mere omfattende datasæt.

Opsamling

Samlet set viser denne vejledning, hvordan du med en præcis procedure kan implementere en uskarp produktsøgning for at lette kundernes produktindsøgning, selv når de ikke er helt sikre på, hvad produktet hedder. Ændringerne i søgelogikken og tilpasningerne af parametrene muliggør en effektiv løsning, der er nem at implementere og forbedrer brugeroplevelsen.