Créer un chatbot de commerce en utilisant Redis, Langchain et ChatGPT

Pourquoi utiliser l'IA dans votre entreprise de commerce électronique ?

Dans le monde numérique rapide d'aujourd'hui, le commerce électronique est devenu une partie importante de notre vie quotidienne. Avec le nombre immense de produits disponibles en ligne, il peut être difficile pour les utilisateurs de trouver le bon produit qui répond à leurs besoins. Pour remédier à ce problème, l'utilisation de chatbots alimentés par l'IA peut considérablement améliorer la satisfaction des utilisateurs en les guidant à travers des sélections de produits personnalisées à l'aide de techniques de traitement du langage naturel.

Construire un chatbot de commerce électronique

Dans cet article, nous vous guiderons à travers la création d'un chatbot de commerce électronique en utilisant des technologies avancées comme les embeddings de produits Amazon, l'API ChatGPT (gpt-3.5-turbo) et Langchain. Cette combinaison vise à fournir une expérience utilisateur fluide et engageante.

Commencer

Commençons notre tutoriel en décrivant les étapes impliquées dans la construction de notre chatbot :

Chargement et prétraitement des données produit.
Création d'un index Redis et chargement de vecteurs dedans.
Utilisation de Langchain pour créer une chaîne LLM générant des mots-clés de produits en fonction des entrées de l'utilisateur.
Interrogation des embeddings de produits dans Redis en utilisant des mots-clés générés pour récupérer les meilleurs résultats.
Présentation de ces résultats de manière conviviale, y compris des possibilités d'interaction supplémentaires.

À la fin de ce tutoriel, vous aurez une compréhension robuste de la construction d'un chatbot de commerce électronique basé sur CLI qui peut améliorer l'expérience d'achat des utilisateurs grâce à des recommandations de produits intelligentes.

Prérequis pour construire votre chatbot

Avant de plonger dans le code, assurez-vous d'avoir les éléments suivants :

Un fichier CSV contenant des détails sur les produits (téléchargeable depuis des sources spécifiques)
Les packages Python requis :
- redis
- pandas
- sentence-transformers
- openai
- langchain
Pour installer ces packages, exécutez :

pip install redis pandas sentence-transformers openai langchain

Chargement et prétraitement des données

La première étape consiste à charger les données produits à partir du fichier CSV et à les nettoyer. Nous nous concentrerons sur les 1000 premiers produits avec des mots-clés d'articles non vides.

Création de l'index Redis et chargement des vecteurs

Ensuite, nous mettrons en place une fonction pour télécharger les vecteurs de produits dans une base de données Redis et établir un index plat pour une récupération de données efficace.

Construction du chatbot

Avec l'index Redis établi, nous intégrerons l'API ChatGPT avec Langchain pour formuler des réponses aux requêtes des utilisateurs. Il est crucial de concevoir un modèle de prompt qui génère des mots-clés de produits séparés par des virgules en fonction des entrées utilisateur.

Interroger les données

Utilisant les mots-clés générés, nous interrogerons les embeddings de produits stockés dans Redis et récupérerons les trois meilleurs résultats correspondant aux intérêts des utilisateurs.

Créer l'interaction du chatbot

Enfin, nous construirons une autre chaîne LLM conçue pour formater des réponses attrayantes à partir des produits récupérés. L'incorporation d'un composant mémoire permet au chatbot de suivre l'historique des chats pour des conversations plus personnalisées.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons construit avec succès un chatbot de commerce électronique capable d'interroger les embeddings de produits Amazon via Redis et de produire des réponses informatives et conviviales via Langchain. En adoptant cette technologie, vous pouvez rationaliser le processus de recherche de produits, améliorer la satisfaction des clients et potentiellement augmenter les ventes.

Pour ceux qui souhaitent approfondir leurs compétences, envisagez d'explorer les vastes capacités de ces technologies. Le parcours d'intégration de l'IA dans le commerce électronique ne fait que commencer.

Apprentissage supplémentaire et communauté

Pour le code source complet de ce tutoriel, veuillez visiter notre dépôt GitHub. De plus, si vous êtes impatient de mettre vos compétences en pratique, rejoignez nos hackathons IA et collaborez avec d'autres pour innover dans le domaine du commerce électronique avec des solutions IA de pointe.