고객이 찾고있는 제품을 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 고객은 종종 제품의 정확한 이름을 모르기 때문에 찾지 못할 경우 당황할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 OpenAI API를 사용하여 흐릿한 제품 검색을 구현하는 방법을 배울 것입니다. 우리는 유사하거나 잘못된 제품 명칭도 올바른 제품으로 연결되도록 하는 트릭을 사용할 것입니다.
주요 포인트
- 기본 검색은 제품 명칭의 정확한 일치를 요구합니다.
- 흐릿한 제품 검색은 정확한 일치가 실패했을 때 모든 제품 명칭을 반환함으로써 구현될 수 있습니다.
- 그럼으로부터 인공지능은 유사한 제품 명칭 중에서 올바른 제품을 선택하고 해당 제품 설명을 반환할 수 있습니다.
단계별 안내
흐릿한 제품 검색을 구축하기 위해 다음 단계를 따르세요.
단계 1: 문제 식별
먼저 우리는 기본적인 문제를 식별해야 합니다: 제품 검색이 너무 정확합니다. 고객이 입력한 제품 명칭이 데이터베이스에 정확히 일치하지 않으면 제품을 찾을 수 없습니다. 이전 예시에서 'en77'을 입력했을 때 'Nice en 77'이 실제 제품명이므로 제품을 찾지 못한 것을 확인했습니다. 이 오류의 스크린샷이 도움이 될 수 있습니다.
단계 2: 검색 로직 수정
이 문제를 해결하려면 제품 설명의 로직을 변경해야 합니다. "제품 찾기" 기능을 수정하여 정확한 이름 아래 제품을 찾지 못했을 때 모든 가능한 제품 명칭을 반환하도록 합니다. 이렇게 하면 인공지능이 가장 가까운 적합한 이름을 자동으로 찾을 수 있게 됩니다. 다음 코드를 "제품이 정확한 이름 아래 발견되지 않을 경우, 이 기능은 가능한 모든 제품 명칭을 반환합니다" 로 설명에 추가하십시오. 이 단계는 정확한 이름이 없는 경우 인공지능이 올바른 일치를 찾을 수 있도록 돕습니다.
단계 3: 매개변수 설명 업데이트
로직을 변경한 후에는 매개변수 설명도 업데이트하는 것이 중요합니다. "제품명 또는 모델명 찾기"라는 설명을 사용하십시오. 이렇게 함으로써 정확한 일치가 없을 때도 유사한 이름을 찾을 수 있음을 명확히하게 됩니다.
단계 4: 함수 호출 수정
함수 호출 처리를 변경하는 것이 필요합니다. 제품명이 성공적으로 찾아지고 제품 ID가 있는 경우 이전처럼 설명이 반환됩니다. 그러나 제품명을 직접 찾지 못한 경우에는 데이터베이스의 모든 키를 포함하는 제품명 배열을 만듭니다. 그런 다음 해당 배열을 사용하여 인공지능이 원하는 일치를 식별할 수 있도록하는 것입니다.
단계 5: 새로운 로직 테스트
변경 사항을 구현한 후에는 새로운 로직을 테스트해야 합니다. 예를 들어 공백 없이 'en77'을 입력하여 제품을 찾는지 확인할 수 있습니다. 함수가 이제 올바른 제품을 찾을 수 있는지 확인할 수 있어야 합니다. 결과는 'Nice en77' 제품이 있는지 알 수 있어야 합니다. 이렇게 하면 흐릿한 입력에서도 검색이 작동하게 됩니다.
단계 6: 제품 설명 조회
이제 제품 설명이 올바르게 반환되는지 테스트할 수 있습니다. "이 기타에 대해 더 많은 정보를 먼저 주세요"라고 말하여 추가 정보를 요청할 수 있습니다. 그러면 인공지능이 해당 제품 명칭을 기반으로 적절한 설명을 반환해야 합니다. 로직이 작동하고 올바른 정보가 제공되는 것을 확인할 수 있습니다.
단계 7: 장바구니에 추가
설명을 받은 후 제품을 장바구니에 추가해 볼 수 있습니다. 명령어 "add my Shopping Card"를 사용하십시오. 이 기능은 이제 문제없이 작동하고 제품이 올바르게 장바구니에 추가되어야 합니다. 이는 전체 통신 구조가 제대로 작동하는 것을 보여줍니다.
단계 8: 마무리 및 전망
이 기술을 사용하여 흐린 제품 검색을 성공적으로 구현했습니다. 이를 통해 인공 지능이 사용자 입력을 더 잘 처리할 수 있게 되었습니다. 우리의 간단한 예제에서는 제한된 수의 제품만 사용되었기 때문에 일치시키기가 간단했습니다. 그러나 1000개 이상의 제품이 있는 더 큰 데이터베이스의 경우 임베딩과 같은 추가 기술을 탐구해야 할 수도 있습니다.
요약
이 안내서는 정확한 프로세스로 흐린 제품 검색을 구현하여 고객이 제품을 찾기 쉽게 도와주는 방법을 보여줍니다. 제품 검색 로직의 변경과 매개변수 조정을 통해 간단히 구현할 수 있고 사용자 경험을 향상시키는 효율적인 솔루션을 제공합니다.
자주 묻는 질문
흐린 제품 검색은 어떻게 작동합니까?정확한 검색에서 결과를 찾을 수 없는 경우 흐린 제품 검색은 모든 제품 이름을 반환하여 인공 지능이 올바른 이름을 선택할 수 있도록 합니다.
“제품 찾기” 함수를 어떻게 변경해야 합니까?정확한 일치 항목이 없는 경우 모든 제품 이름을 반환하도록 로직을 변경해야 합니다.
새로운 검색 로직을 어떻게 테스트합니까?“do you have the en77”과 같은 흐린 제품 이름을 입력하고 올바른 제품이 검색되는지 확인하십시오.
수백 개 제품을 다룰 때 인공 지능은 어떻게 작동합니까?수백 개 제품을 처리할 수 있지만 토큰 제한을 초과하지 않아야 하며 더 큰 데이터 양의 경우 임베딩이 더 나은 옵션일 수 있습니다.
큰 제품 기반에서도 검색이 가능한가요?예, 기본 로직은 큰 제품 기반에서도 작동하지만 효율성과 정확성을 보장하기 위해 추가 기술이 필요할 수 있습니다.
