Construir un chatbot de comercio electrónico con Redis, Langchain y ChatGPT

¿Por qué usar IA en su negocio de comercio electrónico?

En el acelerado mundo digital de hoy, el comercio electrónico se ha convertido en un aspecto significativo de nuestra vida diaria. Con la vasta cantidad de productos disponibles en línea, los usuarios a menudo encuentran difícil identificar los productos ideales que satisfacen sus necesidades. Este problema puede abordarse de manera efectiva a través de la implementación de chatbots potenciados por IA, que aprovechan las técnicas de procesamiento de lenguaje natural para ayudar a los usuarios a localizar productos adecuados.

Construyendo un chatbot de comercio electrónico

Este tutorial te guiará a través de la construcción de un chatbot de comercio electrónico utilizando embeddings de productos de Amazon, la API de ChatGPT (gpt-3.5-turbo) y Langchain, creando en última instancia una experiencia de usuario fluida y atractiva. Nuestro chatbot tomará la entrada del usuario, extraerá productos relevantes de un conjunto de datos y presentará esa información de una manera atractiva y descriptiva. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también transforma el proceso de descubrimiento de productos en una actividad agradable.

Comenzando

Comencemos cargando y preprocesando nuestros datos de productos, creando un índice de Redis y cargando vectores en ese índice. Después de esto, utilizaremos Langchain para establecer una cadena de modelo de lenguaje grande (LLM) y una plantilla de prompts para generar palabras clave de productos separadas por comas basadas en la entrada del usuario. A continuación, consultaremos los embeddings de productos en Redis utilizando las palabras clave generadas y recuperaremos los mejores resultados.

Conversación de muestra

A continuación, un vistazo de cómo podría lucir una conversación con nuestro chatbot:

Usuario: Necesito una laptop nueva para jugar.

Chatbot: ¡Claro! Aquí hay algunas laptops que son geniales para jugar: 

1. ASUS ROG Zephyrus G14

2. Acer Predator Helios 300

3. Razer Blade 15

Requisitos previos

1. Obtener el archivo CSV del conjunto de datos: Puedes descargar el archivo CSV del conjunto de datos desde aquí.
2. Instalar los paquetes de Python requeridos: Asegúrate de que los siguientes paquetes estén instalados:

• redis
• pandas
• sentence-transformers
• openai
• langchain

Puedes instalarlos utilizando el siguiente comando:

pip install redis pandas sentence-transformers openai langchain

Cargando y preprocesando los datos

Primero, carga los datos del producto desde el archivo CSV y trunca cualquier campo de texto excesivamente largo. Nos enfocaremos en los primeros 1000 productos con palabras clave de artículos no vacías para nuestro chatbot.

Creando el índice de Redis y cargando vectores

Crea una función para cargar vectores en el índice de Redis y establecer un índice plano. Estas funciones se utilizarán más adelante para indexar nuestros datos de productos.

Conectando a la base de datos Redis

Crea tu conexión Redis y carga los vectores que has preparado en el índice de Redis.

Creando el chatbot

Utiliza la API de ChatGPT (gpt-3.5-turbo) junto con Langchain para formular respuestas a las consultas de los usuarios. Si deseas profundizar en la integración de la API de ChatGPT en tus proyectos, hay tutoriales dedicados disponibles.

Generando palabras clave a partir de la entrada del usuario

Usando Langchain, crea una cadena LLM para nuestro chatbot. Comienza redactando una plantilla de prompts que generará palabras clave de productos separadas por comas basadas en la entrada del usuario.

Consultando nuestros datos

Una vez generadas las palabras clave, utilízalas para consultar los embeddings de productos almacenados en Redis y recuperar los 3 mejores resultados.

Finalizando el chatbot

Crea otra cadena LLM para elaborar una respuesta refinada basada en los productos recuperados, presentando esta información al usuario de manera atractiva. Los usuarios también podrán hacer preguntas de seguimiento. Opcionalmente, se puede agregar un componente de memoria para mantener el historial de chat.

Conclusión

Este tutorial te ha guiado a través del proceso de construir un chatbot de comercio electrónico capaz de consultar embeddings de productos de Amazon utilizando Redis y generar respuestas detalladas y fáciles de usar con Langchain. Al cargar y preprocesar datos de productos, crear un índice de Redis, y usar Langchain para facilitar la generación de palabras clave y respuestas para las consultas de los usuarios, hemos mostrado cómo crear una solución de chatbot efectiva.

El uso de embeddings de productos y modelos de lenguaje permite al chatbot encontrar recomendaciones de productos relevantes de manera eficiente y presentarlas de forma atractiva. Este enfoque se puede mejorar para abarcar más productos, abordar consultas complejas, y posiblemente ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario.

Esperamos que esta guía sirva como un valioso punto de partida para construir tu propio chatbot de comercio electrónico o implementar soluciones similares en varios dominios. Con los avances en las tecnologías de IA en curso, hay oportunidades ilimitadas para crear chatbots inteligentes, interactivos y útiles que mejoren la experiencia del usuario y faciliten el éxito empresarial.

Puedes encontrar el código fuente completo para este tutorial en GitHub. ¡Únete a nuestros Hackatones de IA para aplicar tus nuevas habilidades y construir el futuro con IA!