Erstellen Sie einen intelligenten E-Commerce-Chatbot mit Redis, Langchain und ChatGPT

Warum AI in Ihrem E-Commerce-Geschäft verwenden?

In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt ist E-Commerce ein integraler Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Bei der überwältigenden Anzahl an online verfügbaren Produkten haben die Verbraucher oft Schwierigkeiten, das perfekte Produkt zu entdecken, das ihren Bedürfnissen entspricht. Künstliche Intelligenz (AI) bietet eine Lösung für dieses Dilemma, insbesondere durch KI-gesteuerte Chatbots, die Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung verwenden, um die Produktsuche und das Benutzerengagement zu verbessern.

Bauen eines E-Commerce-Chatbots: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Dieses Tutorial wird Sie durch den Prozess der Erstellung eines E-Commerce-Chatbots führen, der Amazon-Produkt-Embedings, die ChatGPT API (gpt-3.5-turbo) und Langchain nutzt, um ein nahtloses Benutzererlebnis zu bieten. Am Ende des Tutorials werden Sie verstehen, wie man einen auf der Befehlszeile (CLI) basierenden E-Commerce-Chatbot erstellt, der Produktdaten abfragt und benutzerfreundliche Antworten generiert.

Erste Schritte

Voraussetzungen

• Laden Sie die Datensatz-CSV-Datei von hier herunter.
• Stellen Sie sicher, dass die folgenden Python-Pakete installiert sind:
• redis
• pandas
• sentence-transformers
• openai
• langchain
• Installieren Sie die Pakete mit:

pip install redis pandas sentence-transformers openai langchain

Daten laden und vorverarbeiten

Beginnen Sie mit dem Laden der Produktdaten aus der CSV und dem Truncieren von langen Textfeldern. Zunächst werden wir uns auf die ersten 1000 Produkte konzentrieren, die nicht leere Artikel-Keywords haben.

Erstellen des Redis-Index und Laden von Vektoren

Als Nächstes erstellen Sie eine Funktion, um Vektoren in den Redis-Index zu laden. Dies ermöglicht eine effiziente Produktsuche. Nach der Einrichtung des Index stellen Sie eine Verbindung zu Ihrer Redis-Datenbank her und laden die Vektoren.

Erstellen des Chatbots

Verwenden Sie die ChatGPT API zusammen mit Langchain, um auf Benutzeranfragen zu antworten. Sie können sich auf unsere speziellen Tutorials beziehen, wenn Sie die API-Integration im Detail erkunden möchten.

Generierung von Produkt-Keywords aus Benutzereingaben

In diesem Schritt verwenden Sie Langchain, um eine Sprachmodellkette zu erstellen, die durch Kommas getrennte Produkt-Keywords aus Benutzereingaben generiert.

Abfragen der Daten

Verwenden Sie die generierten Keywords, um Produkt-Embedings in Redis zu durchsuchen und die drei besten Ergebnisse basierend auf der Relevanz abzurufen.

Erstellen von Antworten

Zuletzt erstellen Sie eine weitere Sprachmodellkette, die dafür zuständig ist, eine gut organisierte Antwort aus den abgerufenen Produkten zu formulieren. Stellen Sie sicher, dass der Chatbot Folgefragen berücksichtigen kann, indem Sie Gedächtnis in den Chatverlauf einbeziehen.

Fazit

Durch dieses Tutorial haben Sie gelernt, wie man einen E-Commerce-Chatbot erstellt, der in der Lage ist, Amazon-Produkt-Embedings mit Redis abzufragen und freundliche sowie informative Antworten mit Langchain zu generieren.

Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Produkt-Embedings und Sprachmodellen kann Ihr Chatbot relevante Produktempfehlungen effektiv finden und sie benutzerfreundlich präsentieren. Dieser Ansatz ist skalierbar, sodass Sie mehr Produkte integrieren, komplexe Anfragen verwalten und personalisierte Empfehlungen basierend auf Benutzerpräferenzen geben können.

Wir hoffen, dass dieses Tutorial eine solide Grundlage für Ihre eigenen E-Commerce-Chatbot-Initiativen oder für die Implementierung ähnlicher Lösungen in verschiedenen Bereichen darstellt. Mit fortlaufenden Fortschritten in der KI-Technologie sind die Möglichkeiten zur Entwicklung intelligenter und ansprechender Chatbots enorm, was den Weg für verbesserte Benutzererfahrungen und Geschäftswachstum ebnet.

Sie finden den vollständigen Quellcode für dieses Tutorial auf GitHub. Wenn Sie bereit sind, Ihre neu erworbenen Fähigkeiten zu testen, ziehen Sie in Betracht, an unseren AI-Hackathons teilzunehmen und an innovativen Projekten zu arbeiten, die modernste Technologie mit der Anleitung unserer Mentoren einsetzen.