Il est essentiel que les clients trouvent facilement et rapidement les produits qu'ils recherchent. Souvent, les clients ne connaissent pas le nom exact d'un produit, ce qui peut entraîner de la frustration s'ils ne le trouvent pas. Dans ce tutoriel, tu apprendras comment implémenter une recherche de produits floue avec l'API OpenAI. Nous utiliserons une astuce pour nous assurer que même des noms de produits similaires ou erronés mènent avec succès aux bons produits.
Principales conclusions
- La recherche standard nécessite des correspondances exactes des noms de produits.
- Une recherche de produits floue peut être implémentée en renvoyant tous les noms de produits si la correspondance exacte échoue.
- L'IA peut ensuite choisir le bon nom parmi les noms de produits similaires et renvoyer la description du produit correspondant.
Guide pas à pas
Pour construire une recherche de produits floue, suis les étapes suivantes.
Étape 1: Identification du problème
La première étape consiste à identifier le problème de base : la recherche d'un produit est trop exacte. Si le nom du produit saisi par le client ne correspond pas exactement à celui de la base de données, le produit n'est pas trouvé. Dans un exemple précédent, en saisissant "en77", aucun produit n'a été trouvé car le nom réel était "Nice en 77". Une capture d'écran de cette erreur pourrait être utile.
Étape 2: Adaptation de la logique de recherche
Pour résoudre ce problème, nous devons modifier la logique de recherche du produit. Nous modifions la fonction "rechercher le produit" afin qu'elle renvoie tous les noms de produits disponibles si aucune correspondance exacte n'est trouvée. Cela permet à l'IA de rechercher automatiquement le nom le plus proche. Ajoute le code suivant à la description de la fonction : "si le produit n'est pas trouvé sous le nom exact, cette fonction renverra tous les noms de produits disponibles". Cette étape aide l'IA à trouver la correspondance correcte si aucun nom exact n'est présent.
Étape 3: Mise à jour de la description du paramètre
Après avoir modifié la logique, il est important de mettre à jour la description du paramètre également. Utilisez la formulation suivante : "le nom du produit ou le nom du modèle à rechercher". Cela indique clairement que la fonction peut également rechercher des noms similaires en cas d'absence de correspondance exacte.
Étape 4: Adaptation des appels de fonction
Il est nécessaire de modifier le traitement des appels de fonction. Si le nom du produit est trouvé avec succès et que nous avons l'identifiant du produit, la description est renvoyée comme auparavant. Cependant, si le nom du produit n'est pas directement trouvé, nous créons un tableau de noms de produits comprenant toutes les clés de la base de données. Ce tableau est ensuite utilisé pour rendre visibles les noms de produits possibles à l'IA, qui peut alors identifier la correspondance souhaitée.
Étape 5: Test de la nouvelle logique
Après avoir implémenté les modifications, teste la nouvelle logique. Par exemple, saisis "do you have the en77", sans espaces ni le nom complet. Cela te permettra de vérifier si la fonction est désormais capable de trouver le bon produit. Le résultat devrait indiquer que le produit "Nice en77" est disponible. C'est un grand progrès car la recherche fonctionne désormais même avec des entrées imprécises.
Étape 6: Interrogation de la description du produit
Maintenant, teste si la description du produit est correctement renvoyée. Demande plus d'informations à l'IA en disant : "please first give me more information about this guitar". L'IA devrait ensuite renvoyer la description correspondante, basée sur le nom de produit trouvé. Cela montre que la logique fonctionne et fournit les bonnes informations.
Étape 7: Ajouter au panier
Après avoir reçu la description, tu peux essayer d'ajouter le produit au panier. Utilise la commande : "ajouter à mon Panier". Cette fonctionnalité devrait maintenant fonctionner sans problème, et le produit devrait être correctement ajouté au panier. Cela montre également que toute la structure de communication fonctionne correctement.
Étape 8 : Conclusion et perspectives
Avec cette technique, tu as réussi à implémenter avec succès une recherche de produits floue qui permet à l'IA de mieux traiter les entrées des utilisateurs. Dans notre exemple simple, nous avions seulement un nombre limité de produits, ce qui facilitait l'attribution. Cependant, dans une base de données plus importante avec plus de 1000 produits, il pourrait être nécessaire d'explorer des techniques supplémentaires comme les embeddings pour mieux capturer les similarités. Cela nous aidera à rechercher de manière efficace même dans des ensembles de données plus importants.
Résumé
En résumé, ce guide montre comment mettre en œuvre une recherche de produits floue avec une séquence précise pour faciliter la recherche de produits aux clients, même s'ils ne sont pas sûrs du nom du produit. Les modifications apportées à la logique de recherche et les ajustements des paramètres permettent une solution efficace, facile à implémenter et améliorent l'expérience utilisateur.
Questions fréquemment posées
Comment fonctionne la recherche floue de produits ?La recherche floue de produits renvoie tous les noms de produits si aucun résultat exact n'est trouvé lors de la recherche, permettant ainsi à l'IA de choisir le bon nom.
Que dois-je modifier dans la fonction "trouver le produit" ?Vous devez modifier la logique pour renvoyer tous les noms de produits s'il n'y a pas de correspondance exacte.
Comment tester la nouvelle logique de recherche ?Saisissez un nom de produit flou, par exemple "avez-vous le en77", et vérifiez si le bon produit est trouvé.
Comment l'IA gère-t-elle des centaines de produits ?L'IA peut gérer des centaines de produits tant que les limites de jetons ne sont pas dépassées, mais pour des volumes de données plus importants, les embeddings peuvent être une meilleure option.
La recherche fonctionne-t-elle également avec de vastes bases de produits ?Oui, la logique de base fonctionne également avec de vastes bases de produits, mais il peut être nécessaire d'utiliser des techniques supplémentaires pour garantir l'efficacité et la précision.
