Alapvető fontosságú, hogy a vásárlók könnyen és gyorsan megtalálják a keresett termékeket. Gyakran előfordul, hogy az ügyfelek nem ismerik a termék pontos nevét, ami frusztrációhoz vezethet, ha nem találják meg. Ebben a bemutatóban megtanulhatja, hogyan valósíthat meg egy fuzzy termékkeresést az OpenAI API segítségével. Egy trükköt fogunk alkalmazni annak biztosítására, hogy még a hasonló vagy hibás terméknevek is sikeresen elvezessenek a megfelelő termékekhez.
A legfontosabb tanulságok
- A standard keresés a terméknevek pontos egyezését követeli meg.
- A fuzzy termékkeresés úgy valósítható meg, hogy az összes terméknevet visszaadja, ha a pontos egyezés nem sikerül.
- Az AI ezután a hasonló terméknevek közül kiválaszthatja a helyeset, és visszaadhatja a megfelelő termékleírást.
Lépésről lépésre útmutató
A fuzzy termékkeresés felépítéséhez kövesse az alábbi lépéseket.
1. lépés: A probléma azonosítása
Először is fel kell ismernünk az alapvető problémát: A termékkeresés túl pontos. Ha az ügyfél által beírt terméknév nem egyezik pontosan az adatbázisban szereplővel, a termék nem lesz megtalálható. Egy korábbi példában láttuk, hogy az "en77" beírásakor nem találtunk terméket, mert a tényleges név "Nice en 77" volt. Egy képernyőkép erről a hibáról itt hasznos lehet.
2. lépés: A keresési logika beállítása
A probléma megoldásához meg kell változtatnunk a termékleírás logikáját. Módosítjuk a "termék keresése" funkciót úgy, hogy az összes elérhető terméknevet visszaadja, ha a pontos név alatt nem találunk terméket. Ez biztosítja, hogy a mesterséges intelligencia önállóan is meg tudja keresni a legközelebbi megfelelő nevet. A függvény leírását egészítsük ki a következő kóddal: "ha a termék nem található a pontos név alatt, ez a függvény az összes elérhető terméknevet visszaadja". Ez a lépés segít a mesterséges intelligenciának megtalálni a megfelelő egyezést, ha nem áll rendelkezésre pontos név.
lépés: A paraméterek leírásának frissítése
Miután megváltoztattuk a logikát, fontos, hogy a paraméter leírását is frissítsük. Használjuk a következő megfogalmazást: "a keresendő terméknév vagy modellnév". Ez egyértelműen jelzi, hogy a funkció hasonló nevek után is tud keresni, ha nincs pontos egyezés.
4. lépés: A funkcióhívások testreszabása
Meg kell változtatni a függvényhívások kezelését. Ha a terméknevet sikeresen megtaláltuk, és megvan a termék azonosítója, akkor a leírás az eddigiek szerint kerül visszaadásra. Ha azonban a terméknevet nem találjuk meg közvetlenül, akkor létrehozunk egy tömböt a terméknevekből, amely tartalmazza az adatbázis összes kulcsát. Ezt a tömböt használjuk arra, hogy a lehetséges termékneveket láthatóvá tegyük a mesterséges intelligencia számára, amely így azonosítani tudja a kívánt egyezést.
5. lépés: Az új logika tesztelése
A változtatások végrehajtása után érdemes tesztelni az új logikát. Például írja be a "do you have the en77" kifejezést, szóközök nélkül és a teljes név nélkül. Így ellenőrizheti, hogy a funkció most már képes-e megtalálni a megfelelő terméket. Az eredménynek azt kell jeleznie, hogy a "Nice en77" termék elérhető. Ez egy nagy előrelépés, mivel a keresés most már a homályos bejegyzésekkel is működik.
6. lépés: A termékleírás lekérdezése
Most tesztelheti, hogy a termékleírás helyesen kerül-e visszaküldésre. Kérjen a mesterséges intelligenciától további információkat a következő mondattal: "kérem, először adjon további információkat erről a gitárról". A mesterséges intelligenciának ekkor vissza kell adnia a megfelelő leírást a megtalált terméknév alapján. Ez azt mutatja, hogy a logika működik, és a helyes információt adja meg.
7. lépés: Kosárba helyezés
Miután megkapta a leírást, megpróbálhatja hozzáadni a terméket a kosárhoz. Használja a következő parancsot: "add my Shopping Card". Ennek a funkciónak most már problémamentesen kell futnia, és a terméknek megfelelően hozzá kell kerülnie a kosárhoz. Ez is azt mutatja, hogy a teljes kommunikációs struktúra megfelelően működik.
8. lépés: Következtetés és kilátások
Ezzel a technikával sikeresen megvalósított egy olyan fuzzy termékkeresést, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy jobban kezelje a felhasználói bemenetet. Egyszerű példánkban csak korlátozott számú termékkel rendelkeztünk, ami megkönnyítette a leképezést. Egy nagyobb, 1000-nél több terméket tartalmazó adatbázis esetében azonban szükség lehet további technikák, például beágyazások vizsgálatára a hasonlóságok jobb megragadásához. Ez segítene abban, hogy nagyobb adathalmazokban is hatékonyan tudjunk keresni.
Összefoglaló
Összefoglalva, ez az útmutató megmutatja, hogyan lehet egy fuzzy termékkeresést precíz folyamattal megvalósítani, hogy az ügyfelek könnyebben megtalálják a termékeket, még akkor is, ha nem egészen biztosak abban, hogy a termék neve. A keresési logika módosításai és a paraméterek beállításai hatékony megoldást tesznek lehetővé, amely könnyen megvalósítható és javítja a felhasználói élményt.
