Implementering av et uskarpt produktssøk med OpenAI API

Det er avgjørende at kunder enkelt og raskt finner produktene de leter etter. Oftest kjenner ikke kundene det nøyaktige navnet på et produkt, noe som kan føre til frustrasjon hvis de ikke finner det. I denne opplæringen vil du lære hvordan du kan implementere en utydelig produktssøk med OpenAI API. Vi vil bruke et triks for å sikre at selv lignende eller feilaktige produktnavn fører vellykket til riktige produkter.

Viktigste funn

• Standard-søket krever nøyaktige samsvar med produktnavnene.
• En utydelig produktssøk kan implementeres ved å returnere alle produktnavnene hvis det nøyaktige samsvar feiler.
• KI-en kan deretter velge riktig fra de lignende produktnavnene og returnere den respektive produktbeskrivelsen.

Trinn-for-trinn-veiledning

For å konstruere en utydelig produktssøk, følg følgende trinn.

Trinn 1: Identifisering av problemet

Først må vi identifisere det grunnleggende problemet: Søket etter et produkt er for nøyaktig. Hvis produktnavnet kunden taster inn ikke nøyaktig samsvarer med det som er i databasen, blir produktet ikke funnet. I et tidligere eksempel så vi at når man skrev "en77", ble ikke et produkt funnet fordi det faktiske navnet var "Nice en 77". Her kan et skjermbilde av denne feilen være nyttig.

Trinn 2: Justering av søkelogikken

For å løse dette problemet, må vi endre logikken i produktbeskrivelsen. Vi modifiserer funksjonen "finn produkt" slik at den returnerer alle tilgjengelige produktnavn hvis det ikke finnes et produkt under det nøyaktige navnet. Dette sikrer at KI-en selv kan søke etter den nærmeste passende navnet. Legg til følgende kode i beskrivelsen av funksjonen: "hvis produktet ikke blir funnet under det nøyaktige navnet, vil denne funksjonen returnere alle tilgjengelige produktnavn". Dette hjelper KI-en med å finne riktig samsvar når det ikke er et nøyaktig navn tilgjengelig.

Trinn 3: Oppdatering av parameterbeskrivelsen

Etter å ha endret logikken, er det viktig å også oppdatere beskrivelsen av parameteren. Bruk følgende formulering: "produktets navn eller modellnavn som skal finnes". Dette indikerer klart at funksjonen også kan søke etter lignende navn hvis det ikke er nøyaktig samsvar.

Trinn 4: Justering av funksjonskall

Det er nødvendig å endre håndteringen av funksjonskallene. Hvis produktet ble funnet vellykket og vi har produkt-IDen, returneres beskrivelsen som vanlig. Hvis imidlertid produktet ikke blir funnet direkte, oppretter vi en matrise av produktnavn som inkluderer alle nøkler i databasen. Denne matrisen brukes deretter til å gjøre de mulige produktnavnene synlige for KI-en, som deretter kan identifisere ønsket samsvar.

Trinn 5: Test av den nye logikken

Etter å ha implementert endringene, bør du teste den nye logikken. For eksempel, skriv inn "do you have the en77", uten mellomrom og uten det fullstendige navnet. Dette lar deg sjekke om funksjonen nå er i stand til å finne riktig produkt. Resultatet bør indikere at produktet "Nice en77" er tilgjengelig. Dette er en stor framgang, da søket nå fungerer selv med uklare inndata.

Trinn 6: Hente produktbeskrivelse

Nå kan du teste om produktbeskrivelsen blir returnert korrekt. Spør KI-en om mer informasjon ved å si: "please first give me more information about this guitar". KI-en bør deretter returnere den tilsvarende beskrivelsen basert på det funnet produktnavnet. Dette viser at logikken fungerer og at riktige opplysninger blir levert.

Trinn 7: Legg til i handlekurv

Etter at du har fått beskrivelsen, kan du prøve å legge til produktet i handlekurven. Bruk kommandoen: "Legg til i handlekurven". Denne funksjonen bør nå gå problemfritt, og produktet skal legges til i handlekurven som det skal. Dette viser også at hele kommunikasjonsstrukturen fungerer korrekt.

Trinn 8: Avslutning og utsikt

Med denne teknikken har du implementert en vellykket uskarp produktsøk, som gjør at AI-en bedre kan håndtere brukerinput. I vårt enkle eksempel hadde vi bare et begrenset antall produkter, noe som gjorde tilordningen enkel. Men i en større database med mer enn 1000 produkter kan det være nødvendig å utforske ytterligere teknikker som Embeddings for å bedre fange likhetene. Dette vil hjelpe oss med å søke effektivt selv i omfattende datasett.

Oppsummering

Sammenfatningsvis viser denne veiledningen hvordan du kan implementere en uskarp produktsøk med en presis prosess for å gjøre det enklere for kunder å søke etter produkter, selv om de ikke er helt sikre på hva produktet heter. Endringene i søkelogikken og tilpasningene av parametrene muliggjør en effektiv løsning som er enkel å implementere og forbedrer brukeropplevelsen.