Implementering av en suddig produktsökning med OpenAI API

Det är avgörande att kunder enkelt och snabbt hittar de produkter de letar efter. Ofta känner kunder inte till det exakta namnet på en produkt, vilket kan leda till frustration om de inte hittar den. I den här Tutorialen kommer du att lära dig hur du kan implementera en suddig Produktsökning med OpenAI API. Vi kommer att använda en knep för att säkerställa att även liknande eller felaktiga produktbenämningar framgångsrikt leder till rätt produkter.

Viktigaste insikter

• Den standardiserade sökningen kräver exakta matchningar av produktbenämningar.
• En suddig produktsökning kan implementeras genom att returnera alla produktbenämningar om den exakta överensstämmelsen misslyckas.
• AI:n kan sedan välja rätt produkt från de liknande produktbenämningarna och returnera den respektive produktbeskrivningen.

Steg-för-steg-guide

För att konstruera en suddig produktsökning, följ följande steg.

Steg 1: Identifiera problemet

Först måste vi identifiera det grundläggande problemet: Sökningen efter en produkt är för exakt. Om produktnamnet som kunden skriver inte exakt matchar det i databasen, kommer produkten inte att hittas. I ett tidigare exempel såg vi att när vi skrev "en77" hittades ingen produkt, eftersom det faktiska namnet var "Nice en 77". Här kan en skärmbild av detta fel vara till hjälp.

Steg 2: Anpassa söklogiken

För att lösa detta problem måste vi ändra logiken för produktbeskrivningen. Vi modifierar funktionen "finn produkt" så att den returnerar alla tillgängliga produktnamn om ingen produkt hittades under det exakta namnet. På så sätt säkerställer vi att AI:n självständigt kan söka efter det närmaste lämpliga namnet. Lägg till följande kod i funktionens beskrivning: "om produkten inte hittas under det exakta namnet kommer denna funktion att returnera alla tillgängliga produktnamn". Detta steg hjälper AI:n att hitta rätt matchning när det inte finns något exakt namn.

Steg 3: Uppdatera parameterbeskrivningen

Efter att vi har ändrat logiken är det viktigt att också uppdatera beskrivningen av parametern. Använd följande formulering: "produktnamn eller modellnamn att hitta". Detta tydliggör att funktionen också kan söka efter liknande namn om det inte finns någon exakt matchning.

Steg 4: Anpassa funktionsanropen

Det är nödvändigt att ändra hanteringen av funktionsanropen. Om produktnamnet hittades framgångsrikt och vi har produkt-ID:n, kommer beskrivningen att returneras som tidigare. Om produktnamnet inte hittas direkt skapar vi en matris av produktnamn som omfattar alla nycklar i databasen. Denna matris används sedan för att göra de potentiella produktnamnen synliga för AI:n, som sedan kan identifiera den önskade matchningen.

Steg 5: Testa den nya logiken

Efter att ha implementerat ändringarna bör du testa den nya logiken. Skriv till exempel "do you have the en77" utan mellanslag och utan heltäckande namn. Detta gör att du kan kontrollera om funktionen nu kan hitta rätt produkt. Resultatet ska indikera att produkten "Nice en77" är tillgänglig. Det här är en stor framsteg då sökningen nu fungerar även vid suddiga inmatningar.

Steg 6: Fråga efter produktbeskrivning

Nu kan du testa om produktbeskrivningen returneras korrekt. Fråga AI:n om mer information genom att säga: "please first give me more information about this guitar". AI:n bör då returnera den korrekta beskrivningen, baserat på det hittade produktnamnet. Här blir det klart att logiken fungerar och att rätt information tillhandahålls.

Steg 7: Lägg till i varukorgen

Efter att du har fått beskrivningen kan du försöka lägga till produkten i varukorgen. Använd kommandot: "lägg till min Shopping Card". Denna funktion bör nu fungera korrekt utan problem och produkten bör läggas korrekt i varukorgen. Detta visar också att hela kommunikationsstrukturen fungerar korrekt.

Steg 8: Avslut och framtidsperspektiv

Med denna teknik har du framgångsrikt implementerat en suddig produktsökning som gör det möjligt för AI att hantera användaringångar bättre. I vårt enkla exempel hade vi bara ett begränsat antal produkter, vilket gjorde matchningen enkel. I en större databas med mer än 1000 produkter kan det dock vara nödvändigt att utforska ytterligare tekniker som embeddings för att fånga likheterna bättre. Detta kommer att hjälpa oss att söka effektivt även i omfattande datasatser.

Sammanfattning

Sammanfattningsvis visar denna handledning hur du med en noggrann process kan genomföra en suddig produktsökning för att underlätta produktsökningen för kunder även om de inte är helt säkra på vad produkten heter. Ändringarna i söklogiken och justeringarna av parametrarna gör det möjligt med en effektiv lösning som är enkel att implementera och förbättrar användarupplevelsen.