このチュートリアルでは、OpenAI APIを使用して、仮想販売アシスタントが製品をカートに追加できる機能を実装する方法を学びます。完全なカートは実装しませんが、後でこれらの機能を自分で組み込むための基礎を築きます。その鍵は、機能呼び出しにあり、それにより、AIが顧客の要求に適切に対応できるようになります。さっそく始めましょう！
主なポイント
- 製品をカートに追加する機能が作成され、製品をカートに入れます。
- システムプロンプトを適切に調整して、AIが新しい機能を使用するようにします。
- undefinedをチェックすることで、製品が適切に取得されることを確認する必要があります。
ステップバイステップガイド
まず、製品をカートに追加できる機能を作成します。これは、お客様が製品を購入する際にAIが利用する機能呼び出しです。
この機能はadd product to cartと呼ばれます。その目的は、指定された名前の製品を顧客のカートに追加することです。
この機能には、型がStringのproductNameというパラメータがあります。このパラメータには、カートに追加する製品の名前が含まれています。
AIにこの機能を使用させるには、システムプロンプトを調整する必要があります。顧客が製品をカートに追加するよう要求した場合にAIがそれを行うよう促す文を追加します。関連付けの最後の文は、「顧客が製品を購入したい場合は、それをカートに追加してください。ログインや支払い情報を求める必要はありません。」というものです。
また、新しい機能を適切に処理するために、Function Call Handlerを拡張する必要があります。顧客のリクエストからproductNameが実際に存在するかどうかを確認してください。
これには、productNameがundefinedかどうかを確認するために簡単なif条件を使用できます。undefinedでない場合、製品がカートに追加されたことを確認するコンソール出力を作成できます。
製品が利用でない場合、AIは製品が見つからなかったというメッセージを出力します。このロジックは、適切なフィードバックを提供するために重要です。
これで、新しい機能をテストします。製品の利用可能性に関するリクエストが行われます。
たとえば、「ECE EN 77はありますか？」と尋ねます。AIは製品が存在すると答えるべきです。次に、「これをカートに追加できますか？」と再度尋ねます。
AIの期待される応答は、「ECE EN 77をカートに追加しました。」というものです。これにより、機能が正しく呼び出されたことがわかります。
機能が正常に機能することを確認するには、サーバー出力も確認して、製品が追加されたことを確認するコンソール出力が表示されることを保証してください。
製品を単純に仮想的にカートに入れるだけで、これはデータベースへの実装ではありません。ただし、アプリケーションで実施する必要があります。
もう1つの重要なトピックは、システム内の検索機能です。正確な一致を必要とする可能性があるため、検索が十分に強力でない場合があります。したがって、変種やわずかに異なる検索クエリも検出できるよう、曖昧な検索を実装する方法を考える必要があります。
これを実現するためには、リクエストを変更し、異なる入力にも反応するかどうかを確認することで、機能をさらに向上させることができます。
この実装は常に調整および拡張することができます。次のビデオでは、カスタマーエクスペリエンスを最適化するためにより優れた検索機能を実装する方法に焦点を当てます。
要約
このガイドでは、OpenAI APIを使用して製品をカートに統合する機能を実装する方法を学びました。K.I.が最適に機能し、顧客の問い合わせに適切に対応するよう、重要な手順と調整を行いました。
