Erstellen Sie einen Handels-Chatbot mit Redis, Langchain und ChatGPT

Warum KI in Ihrem E-Commerce-Geschäft einsetzen?

In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt ist E-Commerce ein wesentlicher Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Angesichts der Vielzahl von Produkten, die online verfügbar sind, kann es für Nutzer eine Herausforderung sein, das richtige Produkt zu finden, das ihren Bedürfnissen entspricht. Um dieses Problem zu lösen, kann der Einsatz von KI-gesteuerten Chatbots die Benutzerzufriedenheit erheblich steigern, indem sie durch maßgeschneiderte Produktempfehlungen unter Verwendung von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache geleitet werden.

Erstellung eines E-Commerce-Chatbots

Dieser Artikel führt Sie durch die Erstellung eines E-Commerce-Chatbots mit fortschrittlichen Technologien wie Amazon-Produkt-Embeddings, der ChatGPT-API (gpt-3.5-turbo) und Langchain. Diese Kombination zielt darauf ab, eine nahtlose und ansprechende Benutzererfahrung zu bieten.

Erste Schritte

Lassen Sie uns unser Tutorial beginnen, indem wir die Schritte skizzieren, die zum Erstellen unseres Chatbots erforderlich sind:

Loading und Vorverarbeitung der Produktdaten.
Erstellung eines Redis-Indexes und Laden von Vektoren in diesen.
Nutzung von Langchain zur Erstellung einer LLM-Kette zur Generierung von Produktkeywords basierend auf Benutzereingaben.
Abfragen der Produkt-Embeddings in Redis mit generierten Keywords, um die besten Ergebnisse zu erhalten.
Präsentation dieser Ergebnisse auf ansprechende Weise, einschließlich Möglichkeiten zur Nachverfolgung von Interaktionen.

Am Ende dieses Tutorials werden Sie ein fundiertes Verständnis dafür haben, wie man einen CLI-basierten E-Commerce-Chatbot erstellt, der das Einkaufserlebnis der Nutzer durch intelligente Produktempfehlungen verbessert.

Voraussetzungen für den Aufbau Ihres Chatbots

Bevor Sie mit dem Programmieren beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

Einen Datensatz im CSV-Format mit Produktdetails (herunterladbar von bestimmten Quellen)
Die erforderlichen Python-Pakete:
- redis
- pandas
- sentence-transformers
- openai
- langchain
Um diese Pakete zu installieren, führen Sie Folgendes aus:

pip install redis pandas sentence-transformers openai langchain

Laden und Vorverarbeiten der Daten

Der erste Schritt besteht darin, die Produktdaten aus der CSV-Datei zu laden und zu bereinigen. Wir werden uns auf die ersten 1000 Produkte mit nicht-leeren Artikel-Keywords konzentrieren.

Erstellung des Redis-Indexes und Laden der Vektoren

Als Nächstes richten wir eine Funktion ein, um Produktvektoren in eine Redis-Datenbank hochzuladen und einen flachen Index für eine effektive Datenabfrage zu erstellen.

Erstellung des Chatbots

Mit dem eingerichteten Redis-Index werden wir die ChatGPT-API mit Langchain integrieren, um Antworten auf Benutzereingaben zu formulieren. Es ist wichtig, eine Prompt-Vorlage zu entwerfen, die durch Kommas getrennte Produktkeywords auf der Grundlage von Benutzereingaben generiert.

Abfragen der Daten

Mit den generierten Keywords werden wir die in Redis gespeicherten Produkt-Embeddings abfragen und die drei besten Ergebnisse, die mit den Interessen der Benutzer übereinstimmen, abrufen.

Erstellung der Chatbot-Interaktion

Schließlich werden wir eine weitere LLM-Kette erstellen, die darauf ausgelegt ist, ansprechende Antworten auf der Grundlage der abgerufenen Produkte zu formatieren. Die Einbeziehung einer Speicherkomponente ermöglicht es dem Chatbot, den Chatverlauf für persönlichere Gespräche zu verfolgen.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir erfolgreich einen E-Commerce-Chatbot erstellt, der in der Lage ist, Amazon-Produkt-Embeddings über Redis abzufragen und informative, freundliche Antworten über Langchain zu erzeugen. Durch die Nutzung dieser Technologie können Sie den Produktsuchprozess optimieren, die Kundenzufriedenheit steigern und möglicherweise den Umsatz steigern.

Für diejenigen, die ihre Fähigkeiten weiter verfeinern möchten, sollten Sie die umfangreichen Möglichkeiten dieser Technologien erkunden. Der Weg, KI in den E-Commerce zu integrieren, hat gerade erst begonnen.

Weiterführendes Lernen und Community

Für den vollständigen Quellcode dieses Tutorials besuchen Sie bitte unser GitHub-Repository. Darüber hinaus, wenn Sie begeistert sind, Ihre Fähigkeiten in die Praxis umzusetzen, schließen Sie sich unseren KI-Hackathons an und arbeiten Sie mit anderen zusammen, um im Bereich E-Commerce mit modernsten KI-Lösungen zu innovieren.