OpenAI API ile ürün arama optimizasyonu

Bir e-ticaret şirketinin başarısı için kesin ve etkili ürün arama kritik önem taşır. Bu Tutorialda, OpenAI API'sini kullanarak ürün aramasını nasıl optimize edebileceğini göstereceğim. Satış asistanının rehberlik işlevini iyileştirmek için bir "veritabanı" simüle etme adımına odaklanacağız. Bu önemli işlevi uygulamak için birlikte adımları inceleyelim.

En Önemli Bulgular

• Maps kullanarak ürün bilgilerini verimli bir şekilde saklamayı ve almayı mümkün kılar.
• Ürün arama fonksiyonlarını özelleştirmek, daha doğru ve ilgili cevaplar sağlar.
• Hata işleme uygulamak, bir ürün bulunamadığında kullanıcılara net geri bildirimler sağlar.

Uygulamanın Adım Adım Uygulanması

Ürün aramasını geliştirmek için birkaç aşamalı bir süreç izleyeceğiz:

Adım 1: Simüle Bir Veritabanı Oluşturma

İlk olarak, ürün bilgilerini saklamak için bir Map içeren bir veritabanı oluşturacağız. Bu Map, ürün kimliğinin bir ürün tanımıyla eşleştirildiği ana dizin olarak hizmet edecek.

Ana Map'in yanı sıra, ürün tipleri için bir Map ve ürün adları için bir Map daha oluşturacağız. Bu haritalar, özel özellikler veya isimlere göre arama sorgularını verimli bir şekilde işlememize yardımcı olacaktır.

Adım 2: Handle Fonksiyonunu Özelleştirme

Şimdi, ürün aramasını yeni yapıda gerçekleştirmek için handleFunctionCall fonksiyonunu özelleştirmemiz gerekiyor. Burada, ürün adına göre ürün kimliğini alacağız. Bu amaçla, API'den aldığımız argümanlardan ürün modelini çıkaracağız.

Ürün modelini çıkardıktan sonra, ürün isimlerini saklayan haritamızı kullanarak ürün kimliğini almak için bunu kullanacağız.

Adım 3: Ürün Tanımını Alma

Ürün kimliğine sahip olduktan sonra, ürün tanımını almak için ana haritaya geri dönüyoruz. Bu, önceki Map'ten çıkardığımız ürün kimliği ile products.get'i çağırarak gerçekleştirilir.

Arama sonuç vermiyorsa (yani, ürün kimliği mevcut değilse), ilgili hata mesajını veririz. Bu durumda geri bildirimimiz "Bu ürünü tanımıyorum" şeklindedir ve kullanıcı için daha anlaşılır hale getirmek isteyip istemediğimizi kontrol ederiz.

Adım 4: Ürün Arama Türü'nün Uygulanması

Ürünlerin adları üzerinden aramanın yanı sıra, türlerine göre ürün aramayı da sağlayan bir işlevi uyguluyoruz. Bunun için, ürün tiplerini bir haritada saklayarak ve ilgili ürün kimliğini çıkararak önceki adımlardaki teknik benzerini kullanıyoruz.

Adım 5: Hata İşleme ve Kullanıcı Dostu Geribildirim

Ürün aramasının önemli bir yönü, kullanıcıya geri bildirim vermektir. Şu anda sadece bir ürün bulunamadı mesajını veriyoruz. Burada, aradığınız ürün mevcut değilse "Ürün bulunamadı" gibi daha açık bir geri bildirim vermek için geri bildiriminizi netleştirmelisiniz.

Şimdi ayarlamalarımızın etkili olup olmadığını kontrol ediyoruz. Var olmayan belirli bir ürün için bir test talebi geldiğinde doğru geri bildirimin gösterildiğinden emin olmalıyız.

Adım 6: Uygulamanın Test Edilmesi

Uygulamaları uyguladıktan sonra, ürün aramasını test etme zamanı geldi. İlgili yanıtların verildiğinden emin olmak için farklı ürün türlerini sorgulayacağız. İlk olarak, bir elektrik baskısının bulunabilirliğini test edeceğiz.

Daha sonra mevcut olmayan bir ürün, örneğin bir akustik gitar gibi, test edeceğiz ve hata mesajının doğru şekilde sunulup sunulmadığını kontrol edeceğiz.

Adım 7: Ürün Veritabanı İyileştirmeleri

Nihayetinde ürün veritabanımızın oldukça sınırlı olduğunu fark ettik. Şu anda sadece iki ürün var. Kullanıcı deneyimini geliştirmek için ek ürünler ve tipler eklemeliyiz, böylece arama işlevi daha ilgili hale gelir.

Toplam deneyimi iyileştirmek ve kullanıcılara daha geniş bir ürün yelpazesi sunmak için ek fonksiyonellikler de uygulayabiliriz.

Özet

Bu kılavuzda, OpenAI API ile ürün aramasını nasıl geliştirebileceğinizi öğrendiniz; simüle edilmiş bir veritabanı oluşturarak ve arama işlevlerini uyarlayarak. Ürün adları ve tipleriyle ilgili arama işlevlerinin nasıl uygulanacağını ve net hata yönetiminin ne kadar önemli olduğunu gösterdik.