Implementatie van een onscherpe productzoekmachine met OpenAI API

Het is essentieel dat klanten eenvoudig en snel de producten vinden die ze zoeken. Vaak weten klanten niet precies de naam van een product, wat tot frustratie kan leiden als ze het niet kunnen vinden. In deze handleiding zul je leren hoe je een vage productzoekopdracht kunt implementeren met de OpenAI API. We zullen een truc gebruiken om ervoor te zorgen dat zelfs vergelijkbare of foutieve productnamen succesvol leiden naar de juiste producten.

Belangrijkste inzichten

• Het standaard zoeken vereist exacte overeenkomsten van productnamen.
• Een vage productzoekopdracht kan worden geïmplementeerd door alle productnamen terug te geven als de exacte overeenkomst niet slaagt.
• De AI kan dan uit de vergelijkbare productnamen de juiste kiezen en de bijbehorende productbeschrijving teruggeven.

Stap-voor-stap handleiding

Om een vage productzoekopdracht te construeren, volg de volgende stappen.

Stap 1: Identificatie van het probleem

We moeten eerst het basisprobleem identificeren: Het zoeken naar een product is te exact. Als de naam die de klant invoert niet exact overeenkomt met die in de database, wordt het product niet gevonden. In een eerder voorbeeld zagen we dat bij het invoeren van "en77" geen product werd gevonden, omdat de werkelijke naam "Nice en 77" was. Hier kan een screenshot van deze fout nuttig zijn.

Stap 2: Aanpassen van de zoeklogica

Om dit probleem op te lossen, moeten we de logica van het vinden van een product aanpassen. We passen de functie "product vinden" aan zodat deze alle beschikbare productnamen teruggeeft als er onder de exacte naam geen product wordt gevonden. Op die manier zorgen we ervoor dat de AI zelf kan zoeken naar de meest geschikte naam. Voeg de volgende code toe aan de beschrijving van de functie: "als het product niet wordt gevonden onder de exacte naam, zal deze functie alle beschikbare productnamen teruggeven". Deze stap helpt de AI om de juiste overeenkomst te vinden wanneer er geen exacte naam beschikbaar is.

Stap 3: Bijwerken van de parameterbeschrijving

Nadat we de logica hebben gewijzigd, is het belangrijk om ook de beschrijving van de parameters bij te werken. Gebruik de volgende formulering: "de productnaam of modelnaam om te vinden". Dit geeft duidelijk aan dat de functie ook kan zoeken naar vergelijkbare namen als er geen exacte overeenkomst is.

Stap 4: Aanpassen van de functieoproepen

Het is noodzakelijk om de behandeling van de functieoproepen te veranderen. Als de productnaam succesvol is gevonden en we de product-ID hebben, wordt de beschrijving zoals voorheen teruggegeven. Als de productnaam echter niet direct kan worden gevonden, creëren we een array van productnamen die alle sleutels in de database bevatten. Dit array wordt vervolgens gebruikt om de mogelijke productnamen zichtbaar te maken voor de AI, die dan de gewenste overeenkomst kan identificeren.

Stap 5: Testen van de nieuwe logica

Nadat je de wijzigingen hebt geïmplementeerd, moet je de nieuwe logica testen. Voer bijvoorbeeld "do you have the en77" in, zonder spaties en zonder de volledige naam. Hiermee kun je controleren of de functie nu in staat is het juiste product te vinden. Het resultaat zou moeten aantonen dat het product "Nice en77" beschikbaar is. Dit is een grote vooruitgang, aangezien de zoekopdracht nu ook werkt bij vage invoer.

Stap 6: Opvragen van productbeschrijving

Je kunt nu controleren of de productbeschrijving correct wordt teruggegeven. Vraag de AI om meer informatie door te zeggen: "geef me alsjeblieft eerst meer informatie over deze gitaar". De AI zou dan de bijbehorende beschrijving moeten teruggeven op basis van de gevonden productnaam. Hier wordt zichtbaar dat de logica werkt en dat de juiste informatie wordt verstrekt.

Stap 7: Toevoegen aan winkelwagen

Na het ontvangen van de beschrijving, kun je proberen het product aan de winkelwagen toe te voegen. Gebruik het commando: "add my Shopping Card". Deze functie zou nu zonder problemen moeten werken en het product zou correct aan de winkelwagen moeten worden toegevoegd. Dit laat ook zien dat de volledige communicatiestructuur correct functioneert.

Stap 8: Afsluiting en Vooruitzicht

Met deze techniek heb je met succes een onscherpe productzoekfunctie geïmplementeerd die de AI in staat stelt beter om te gaan met gebruikersinvoer. In ons eenvoudige voorbeeld hadden we slechts een beperkt aantal producten, wat de toewijzing eenvoudig maakte. Bij een grotere database met meer dan 1000 producten kan het echter nodig zijn om extra technieken zoals embeds te verkennen om de overeenkomsten beter vast te leggen. Dit zal ons helpen ook in uitgebreidere datasets efficiënt te zoeken.

Samenvatting

Deze handleiding toont in het kort hoe je met een nauwkeurige aanpak een onscherpe productzoeker kunt implementeren om het klanten gemakkelijker te maken producten te zoeken, zelfs als ze niet zeker weten hoe het product wordt genoemd. De wijzigingen in de zoeklogica en de aanpassingen van de parameters maken het mogelijk een efficiënte oplossing te bieden die eenvoudig te implementeren is en de gebruikerservaring verbetert.