Ir ļoti svarīgi, lai klienti varētu viegli un ātri atrast meklējamos produktus. Bieži vien klienti nezina precīzu produkta nosaukumu, un tas var izraisīt neapmierinātību, kad viņi nevar to atrast. Šajā pamācībā uzzināsiet, kā īstenot izplūdušu produktu meklēšanu, izmantojot OpenAI API. Mēs izmantosim triku, lai nodrošinātu, ka pat līdzīgi vai nepareizi produktu nosaukumi veiksmīgi noved pie pareizajiem produktiem.
Galvenās atziņas
- Standarta meklēšanai ir nepieciešama precīza produktu nosaukumu sakritība.
- Izplūdušu produktu meklēšanu var īstenot, atgriežot visus produktu nosaukumus, ja precīza atbilstība nav veiksmīga.
- Tad mākslīgais intelekts var izvēlēties pareizo no līdzīgajiem produktu nosaukumiem un atgriezt attiecīgo produkta aprakstu.
Soli pa solim
Lai izveidotu izplūdušu produktu meklēšanu, izpildiet tālāk aprakstītās darbības.
Solis Nr. 1: Identificējiet problēmu
Pirmkārt, mums ir jāatpazīst pamatproblēma: Produkta meklēšana ir pārāk precīza. Ja klienta ievadītais produkta nosaukums precīzi nesakrīt ar datubāzē esošo nosaukumu, produkts netiks atrasts. Iepriekšējā piemērā redzējām, ka, ievadot "en77", netika atrasts neviens izstrādājums, jo faktiskais nosaukums bija "Nice en 77". Šeit varētu noderēt šīs kļūdas ekrānšāviņš.
2. solis: meklēšanas loģikas pielāgošana
Lai atrisinātu šo problēmu, mums ir jāmaina produkta apraksta loģika. Mēs pārveidojam funkciju "atrast produktu" tā, lai tā atgrieztu visus pieejamos produktu nosaukumus, ja nav atrasts neviens produkts ar precīzu nosaukumu. Tas nodrošinās, ka mākslīgais intelekts var pats meklēt tuvāko atbilstošo nosaukumu. Funkcijas aprakstam pievienojiet šādu kodu: "ja produkts nav atrasts ar precīzu nosaukumu, šī funkcija atgriezīs visus pieejamos produktu nosaukumus". Šis solis palīdz mākslīgajam intelektam atrast pareizo atbilstību, ja precīzs nosaukums nav pieejams.
posms: atjaunināt parametra aprakstu
Pēc tam, kad esam mainījuši loģiku, ir svarīgi atjaunināt arī parametra aprakstu. Izmantojiet šādu formulējumu: "produkta nosaukums vai Modeļa nosaukums, kas jāatrod". Tas skaidri norāda, ka funkcija var meklēt līdzīgus nosaukumus arī tad, ja nav precīzas atbilstības.
4. posms: Pielāgojiet funkcijas izsaukumus
Ir nepieciešams mainīt funkciju izsaukumu apstrādi. Ja izstrādājuma nosaukums ir veiksmīgi atrasts un mums ir izstrādājuma ID, apraksts tiek atgriezts tāpat kā iepriekš. Tomēr, ja produkta nosaukums nav atrasts tieši, mēs izveidojam produktu nosaukumu masīvu, kas ietver visus datubāzes atslēgus. Pēc tam šo masīvu izmanto, lai iespējamie produktu nosaukumi būtu redzami mākslīgajam intelektam, kas pēc tam var noteikt vēlamo atbilstību.
posms: jaunās loģikas testēšana
Pēc izmaiņu ieviešanas jaunā loģika ir jāpārbauda. Piemēram, ievadiet "do you have the en77" bez atstarpēm un bez pilnā nosaukuma. Tas ļauj pārbaudīt, vai funkcija tagad spēj atrast pareizo produktu. Rezultātam būtu jānorāda, ka izstrādājums "Nice en77" ir pieejams. Tas ir liels solis uz priekšu, jo meklēšana tagad darbojas arī ar izplūdušiem ierakstiem.
Solis Nr. 6: Pieprasīt produkta aprakstu
Tagad varat pārbaudīt, vai produkta apraksts tiek atgriezts pareizi. Pieprasiet mākslīgajam intelektam papildu informāciju, sakot: "Lūdzu, vispirms sniedziet man vairāk informācijas par šo ģitāru". Pēc tam mākslīgajam intelektam jāatgriež atbilstošs apraksts, pamatojoties uz atrasto produkta nosaukumu. Tas liecina, ka loģika darbojas un tiek sniegta pareiza informācija.
7. posms: Pievienot grozam
Pēc tam, kad esat saņēmis aprakstu, varat mēģināt pievienot produktu iepirkumu grozam. Izmantojiet komandu: "add my Shopping Card" (pievienot manu iepirkumu karti). Tagad šai funkcijai vajadzētu darboties bez problēmām, un precei vajadzētu būt pareizi pievienotai iepirkumu grozam. Tas arī parāda, ka visa saziņas struktūra darbojas pareizi.
8. posms: Secinājumi un perspektīvas
Izmantojot šo paņēmienu, jūs esat veiksmīgi īstenojis izplūdušu produktu meklēšanu, kas ļauj mākslīgajam intelektam labāk apstrādāt lietotāja ievaddatus. Mūsu vienkāršajā piemērā mums bija tikai ierobežots produktu skaits, kas atviegloja kartēšanu. Tomēr, ja datu bāze ir lielāka un tajā ir vairāk nekā 1000 produktu, iespējams, būs jāizpēta papildu metodes, piemēram, iestrādes, lai labāk atspoguļotu līdzības. Tas palīdzēs mums efektīvi meklēt arī lielākās datu kopās.
Kopsavilkums
Rezumējot, šajā rokasgrāmatā ir parādīts, kā var īstenot izplūdušu produktu meklēšanu ar precīzu plūsmu, lai klientiem būtu vieglāk atrast produktus, pat ja viņi nav īsti pārliecināti par produkta nosaukumu. Izmaiņas meklēšanas loģikā un parametru pielāgojumi ļauj izveidot efektīvu risinājumu, kas ir viegli īstenojams un uzlabo lietotāja pieredzi.
