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

Warum KI in Ihrem E-Commerce-Unternehmen einsetzen?

In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt ist der E-Commerce zu einem wesentlichen Aspekt unseres täglichen Lebens geworden. Bei der Vielzahl von Produkten, die online verfügbar sind, finden es die Nutzer oft schwierig, die idealen Produkte zu identifizieren, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Dieses Problem kann effektiv durch die Implementierung von KI-gestützten Chatbots angegangen werden, die natürliche Sprachverarbeitungstechniken nutzen, um den Nutzern bei der Suche nach geeigneten Produkten zu helfen.

Ein E-Commerce-Chatbot aufbauen

Dieses Tutorial führt Sie durch den Aufbau eines E-Commerce-Chatbots mit Amazon-Produkt-Embeddings, der ChatGPT-API (gpt-3.5-turbo) und Langchain und schafft dabei ein nahtloses und ansprechendes Nutzererlebnis. Unser Chatbot nimmt Benutzereingaben entgegen, extrahiert relevante Produkte aus einem Datensatz und präsentiert diese Informationen auf ansprechende und beschreibende Weise. Dies verbessert nicht nur das Benutzererlebnis, sondern verwandelt auch den Prozess der Produktsuche in eine unterhaltsame Aktivität.

Erste Schritte

Beginnen wir damit, unsere Produktdaten zu laden und vorzubereiten, einen Redis-Index zu erstellen und Vektoren in diesen Index zu laden. Anschließend verwenden wir Langchain, um eine Kette für ein großes Sprachmodell (LLM) und eine Eingabemuster für die Generierung von kommata-separierten Produktkeywords basierend auf Benutzereingaben zu etablieren. Als Nächstes werden wir die Produkt-Embeddings in Redis mit den generierten Keywords abfragen und die besten Ergebnisse abrufen.

Beispielfeld

Hier ist ein Einblick, wie ein Gespräch mit unserem Chatbot aussehen könnte:

Benutzer: Ich brauche einen neuen Laptop zum Spielen.

Chatbot: Sicher! Hier sind einige Laptops, die großartig zum Spielen sind: 

1. ASUS ROG Zephyrus G14

2. Acer Predator Helios 300

3. Razer Blade 15

Voraussetzungen

Erhalten Sie die Datensatz-CSV-Datei: Sie können die Datensatz-CSV-Datei hier herunterladen.
Installieren Sie die erforderlichen Python-Pakete: Stellen Sie sicher, dass die folgenden Pakete installiert sind:

redis
pandas
sentence-transformers
openai
langchain

Sie können sie mit folgendem Befehl installieren:

pip install redis pandas sentence-transformers openai langchain

Daten Laden und Vorverarbeiten

Laden Sie zunächst die Produktdaten aus der CSV-Datei und kürzen Sie übermäßig lange Textfelder. Wir konzentrieren uns auf die ersten 1000 Produkte mit nicht leeren Artikel-Keywords für unseren Chatbot.

Erstellen des Redis-Indexes und Laden von Vektoren

Erstellen Sie eine Funktion, um Vektoren in den Redis-Index zu laden und einen flachen Index zu erstellen. Diese Funktionen werden später verwendet, um unsere Produktdaten zu indizieren.

Verbindung zur Redis-Datenbank herstellen

Erstellen Sie Ihre Redis-Verbindung und laden Sie die Vektoren, die Sie vorbereitet haben, in den Redis-Index.

Den Chatbot erstellen

Nutzen Sie die ChatGPT-API (gpt-3.5-turbo) zusammen mit Langchain, um Antworten auf Benutzeranfragen zu formulieren. Wenn Sie tiefer in die Integration der ChatGPT-API in Ihre Projekte einsteigen möchten, stehen spezielle Tutorials zur Verfügung.

Keywords aus Benutzereingaben generieren

Erstellen Sie mit Langchain eine LLM-Kette für unseren Chatbot. Beginnen Sie mit dem Entwurf eines Eingabemusters, das kommata-separierte Produktkeywords basierend auf Benutzereingaben generiert.

Unsere Daten abfragen

Sobald die Keywords generiert wurden, nutzen Sie sie, um die in Redis gespeicherten Produkt-Embeddings abzufragen und die 3 besten Ergebnisse abzurufen.

Den Chatbot abschließen

Erstellen Sie eine weitere LLM-Kette, um eine verfeinerte Antwort basierend auf den abgerufenen Produkten zu formulieren und diese Informationen dem Benutzer auf ansprechende Weise zu präsentieren. Benutzer können auch Folgefragen stellen. Optional kann eine Speichereinheit hinzugefügt werden, um den Chatverlauf zu speichern.

Fazit

Dieses Tutorial hat Sie durch den Prozess des Aufbaus eines E-Commerce-Chatbots geführt, der in der Lage ist, Amazon-Produkt-Embeddings mithilfe von Redis abzufragen und detaillierte sowie benutzerfreundliche Antworten mit Langchain zu generieren. Durch das Laden und Vorverarbeiten von Produktdaten, Erstellen eines Redis-Index und die Verwendung von Langchain zur Erleichterung der Keyword- und Antwortgenerierung für Benutzeranfragen haben wir gezeigt, wie eine effektive Chatbot-Lösung erstellt werden kann.

Die Nutzung von Produkt-Embeddings und Sprachmodellen ermöglicht es dem Chatbot, effizient relevante Produktempfehlungen zu finden und diese ansprechend zu präsentieren. Dieser Ansatz kann erweitert werden, um mehr Produkte abzudecken, komplexe Anfragen zu bewältigen und potenziell personalisierte Empfehlungen basierend auf Benutzerpräferenzen anzubieten.

Wir hoffen, dass dieser Leitfaden als wertvoller Ausgangspunkt für den Bau Ihres eigenen E-Commerce-Chatbots oder die Implementierung ähnlicher Lösungen in verschiedenen Bereichen dient. Mit den fortlaufenden Fortschritten in der KI-Technologie gibt es grenzenlose Möglichkeiten, intelligente, interaktive und hilfreiche Chatbots zu schaffen, die das Benutzererlebnis verbessern und den Geschäftserfolg fördern.

Sie finden den vollständigen Quellcode für dieses Tutorial auf GitHub. Nehmen Sie an unseren KI-Hackathons teil, um Ihre neu erlernten Fähigkeiten anzuwenden und die Zukunft mit KI zu gestalten!