OpenAI API를 통한 상품 검색 최적화

정확하고 효과적인 제품 검색은 모든 이커머스 비즈니스의 성공을 위해 매우 중요합니다. 이 튜토리얼에서는 OpenAI API를 사용하여 상품 검색을 최적화하는 방법을 보여드리겠습니다. 지도를 사용하여 시뮬레이션된 '데이터베이스' 를 구현하여 판매 도우미의 자문 기능을 개선하는 데 중점을 두겠습니다. 이 중요한 기능을 구현하기 위한 단계를 함께 살펴봅시다.

주요 학습 내용

• 지도를 사용하면 제품 정보를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있습니다.
• 제품 검색 기능을 사용자 지정하면 보다 정확하고 관련성 높은 답변을 얻을 수 있습니다.
• 오류 처리 기능을 구현하면 제품을 찾을 수 없을 때 사용자에게 명확한 피드백을 제공할 수 있습니다.

구현을 위한 단계별 가이드

제품 검색을 개선하기 위해 여러 단계로 진행합니다:

1단계: 시뮬레이션 데이터베이스 만들기

먼저 제품 정보를 저장할 지도가 포함된 데이터베이스를 만듭니다. 이 맵은 제품 ID가 제품 설명에 연결되는 기본 인덱스 역할을 합니다.

기본 맵 외에도 제품 유형과 제품 이름에 대한 맵을 두 개 더 만듭니다. 이를 통해 특정 기능이나 이름에 대한 검색 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

2단계: 핸들 기능 사용자 지정

이제 새 구조에서 제품 검색을 수행하기 위해 handleFunctionCall 함수를 사용자 정의해야 합니다. 여기서는 제품 이름을 기준으로 제품 ID를 검색합니다. 이를 위해 API에서 받은 인수에서 제품 모델을 추출합니다.

제품 모델을 추출한 후에는 이를 사용하여 제품 이름을 저장하는 맵을 사용하여 제품 ID를 검색합니다.

3단계: 제품 설명 검색

제품 ID를 찾았으면 기본 지도로 돌아가서 제품 설명을 검색합니다. 이전 지도에서 추출한 제품 ID로 products.get을 호출하면 됩니다.

검색 결과가 반환되지 않으면(즉, 제품 ID를 사용할 수 없는 경우) 해당 오류 메시지가 표시됩니다. 이 경우 응답은 "이 제품을 모릅니다"이며, 사용자가 더 이해하기 쉽도록 응답을 조정할지 여부를 확인합니다.

4단계: 유형별 제품 검색 구현하기

이름으로 제품을 검색하는 것 외에도 유형에 따라 제품을 검색할 수 있는 기능도 구현했습니다. 이를 위해 이전과 비슷한 방식으로 제품 유형을 맵에 저장하고 해당 제품 ID를 가져옵니다.

5단계: 오류 처리 및 사용자 편의성 향상

제품 검색의 중요한 측면은 사용자에 대한 피드백입니다. 현재는 제품을 찾을 수 없다는 메시지만 표시하고 있습니다. 검색한 제품을 찾을 수 없는 경우 '제품을 찾을 수 없음'을 표시하는 등 피드백을 보다 명확하게 표시해야 합니다.

이제 사용자 지정이 효과적인지 확인합니다. 존재하지 않는 특정 제품에 대한 테스트 요청의 경우 올바른 피드백이 표시되는지 확인해야 합니다.

6단계: 구현 테스트하기

구현을 완료했으면 이제 제품 검색을 테스트할 차례입니다. 다양한 제품 유형을 쿼리하여 적절한 응답이 반환되는지 확인합니다. 먼저 일렉트릭 베이스가 있는지 테스트해 보겠습니다.

그런 다음 어쿠스틱 기타와 같이 존재하지 않는 제품도 테스트하여 오류 메시지가 올바르게 표시되는지 확인합니다.

7단계: 제품 데이터베이스 개선

마지막으로, 저희는 제품 데이터베이스가 매우 제한적이라는 사실을 깨달았습니다. 현재는 두 가지 제품만 있습니다. 사용자 경험을 개선하려면 검색 기능의 연관성을 높이기 위해 제품과 유형을 추가해야 합니다.

또한 전반적인 경험을 더욱 개선하고 사용자에게 더 다양한 제품을 제공하기 위해 추가 기능을 구현할 수도 있습니다.

요약

이 가이드에서는 지도가 포함된 시뮬레이션 데이터베이스를 생성하고 검색 기능을 사용자 지정하여 OpenAI API로 제품 검색을 개선하는 방법을 배웠습니다. 제품 이름과 유형별로 검색 기능을 구현하는 단계를 살펴보고 명확한 오류 처리의 중요성에 대해 알아보았습니다.