Müşterilerin aradıkları ürünleri kolay ve hızlı bir şekilde bulmaları çok önemlidir. Müşteriler genellikle bir ürünün tam adını bilmezler, bu da bulamadıklarında frustrasyona neden olabilir. Bu Tutorial ile, OpenAI API kullanarak bulanık bir ürün arama nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Benzer veya hatalı ürün adlarının doğru ürünlere başarılı bir şekilde yönlendirilmesini sağlamak için bir hile kullanacağız.
En Önemli Keşifler
- Standart arama, ürün adlarının tam eşleşmesini gerektirir.
- Bulanık ürün araması, doğru eşleşme sağlanamadığında tüm ürün adlarını geri döndürerek uygulanabilir.
- Yapay zeka daha sonra benzer ürün adları arasından doğru olanı seçip ilgili ürün açıklamasını geri döndürebilir.
Adım Adım Kılavuz
Bir bulanık ürün araması oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyin.
Adım 1: Sorunun Tanımlanması
Bir ürünü ararken karşılaşılan temel sorunu tanımlamamız gerekmektedir: Ürün arama çok kesindir. Müşterinin girdiği ürün adı, veritabanındakiyle tam olarak eşleşmiyorsa, ürün bulunamaz. Daha önceki bir örnekte, "en77" ifadesini girdiğimizde ürünün bulunamadığını, çünkü gerçek adının "Nice en 77" olduğunu gördük. Bu hatanın ekran görüntüsü faydalı olabilir.
Adım 2: Arama Mantığının Düzenlenmesi
Bu sorunu çözmek için ürün açıklama mantığını değiştirmemiz gerekmektedir. "Ürün ara" fonksiyonunu değiştirerek, kesin eşleşme olmadığında tüm mevcut ürün adlarını geri döndürmesini sağlarız. Böylece yapay zekanın en yakın uygun adı aramasını sağlarız. Şu kodu fonksiyon açıklamasına ekle: "Eğer ürün doğru isim altında bulunamazsa, bu fonksiyon tüm mevcut ürün adlarını geri döndürecektir". Bu adım, doğru eşleşmeyi bulmak için yapay zekaya yardımcı olur, doğru isim mevcut olmadığında.
Adım 3: Parametre Açıklamasını Güncelleme
Mantığı değiştirdikten sonra, parametre açıklamasını da güncellemek önemlidir. Aşağıdaki formülasyonu kullan: "Ürün adı veya model adını ara". Bu, doğru eşleşme sağlanamadığında fonksiyonun benzer yeni aramalar yapabileceğini net bir şekilde belirtir.
Adım 4: Fonksiyon Çağrılarını Düzenleme
Fonksiyon çağrılarının işlenişini değiştirmek gereklidir. Eğer ürün adı başarıyla bulunduysa ve ürün kimliğine sahipsek, açıklamayı önceki gibi geri döndürürüz. Fakat ürün adı doğrudan bulunamazsa, tüm veritabanı anahtarlarını içeren bir ürün adı dizisi oluştururuz. Bu dizi, yapay zekanın görebileceği muhtemel ürün adlarını ortaya çıkarmak için kullanılır, böylece doğru eşleşmeyi belirleyebilir.
Adım 5: Yeni Mantığın Test Edilmesi
Değişikliklerin uygulanmasının ardından yeni mantığı test etmelisiniz. Örneğin, boşluk olmadan ve tam ad olmadan "do you have the en77" yazarak doğru ürünü bulup bulamadığınızı kontrol edebilirsiniz. Sonuç, ürün "Nice en77" olduğunu belirten şekilde olmalıdır. Bu, arama şimdi bulanık girişlerle de çalıştığı için önemli bir gelişmedir.
Adım 6: Ürün Açıklamasını Sorgulama
Şimdi, ürün açıklamasının doğru şekilde geri döndürülüp döndürülmediğini test edebilirsiniz. "please first give me more information about this guitar" diyerek yapay zekadan ek bilgiler isteyebilirsiniz. Yapay zeka daha sonra bulunan ürün adına dayalı olarak ilgili açıklamayı geri döndürmelidir. Bu şekilde, mantığın çalıştığı ve doğru bilgilerin sağlandığı görülür.
Adım 7: Sepete Ekleme
Tanımı aldıktan sonra ürünü sepete eklemeyi deneyebilirsin. Komutu kullan: "add my Shopping Card". Bu işlev sorunsuz çalışmalı ve ürün düzgün bir şekilde sepete eklenmelidir. Bu ayrıca tüm iletişim yapısının doğru çalıştığını gösterir.
Adım 8: Tamamlama ve Gelecek
Bu teknikle, yapay zekanın kullanıcı girişleriyle daha iyi başa çıkmasına izin veren başarılı bir bulanık ürün araması uyguladın. Basit örneğimizde sınırlı sayıda ürün vardı, bu da eşleştirmeyi kolaylaştırdı. Ancak 1000'den fazla ürün içeren daha büyük bir veritabanında, benzerlikleri daha iyi yakalamak için Gömülü teknikler gibi ilave tekniklerin araştırılması gerekli olabilir. Bu, daha kapsamlı veri kümelerinde de verimli arama yapmamıza yardımcı olacaktır.
Özet
Bu kılavuz, net bir akışla müşterilere ürün arama sürecini kolaylaştırmak için bulanık bir ürün araması nasıl uygulayacağını göstermektedir. Arama mantığındaki değişiklikler ve parametre ayarları, uygulaması kolay ve kullanıcı deneyimini geliştiren verimli bir çözüm sunar.
Sık Sorulan Sorular
Bulanık ürün araması nasıl çalışır?Doğru sonucu bulamadığında net aramada tüm ürün adlarını döndürerek, yapay zekanın doğru adı seçebilmesini sağlar.
"find product" fonksiyonunda neyi değiştirmeliyim?Doğru eşleşme bulunamadığında tüm ürün adlarını döndürecek şekilde mantığı değiştirmelisin.
Yeni arama mantığını nasıl test ederim?Bulanık bir ürün adı girin, örneğin "do you have the en77", doğru ürünün bulunup bulunmadığını kontrol edin.
Yüzlerce ürünle nasıl başa çıkar yapay zeka?Token sınırlarının aşılmadığı sürece yapay zeka yüzlerce ürünle başa çıkabilir ancak daha büyük veri kümesinde Embeddings gibi daha iyi seçenekler olabilir.
Arama büyük ürün veritabanlarında da çalışır mı?Evet, temel mantık büyük ürün veritabanlarında da çalışır ancak daha fazla veri için etkinlik ve doğruluğu sağlamak için ek teknikler kullanmak gerekebilir.
