Construire un chatbot e-commerce intelligent avec 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 intégrante de nos vies quotidiennes. Avec un nombre écrasant de produits disponibles en ligne, les consommateurs trouvent souvent difficile de découvrir le produit parfait qui répond à leurs besoins. L'intelligence artificielle (IA) présente une solution à ce dilemme, notamment grâce aux chatbots alimentés par l'IA qui utilisent des techniques de traitement du langage naturel pour améliorer la recherche de produits et l'engagement des utilisateurs.

Créer un chatbot de commerce électronique : Guide étape par étape

Ce tutoriel vous guidera à travers le processus de création d'un chatbot de commerce électronique qui exploite les embeddings de produits Amazon, l'API ChatGPT (gpt-3.5-turbo) et Langchain pour offrir une expérience utilisateur fluide. À la fin du tutoriel, vous comprendrez comment créer un chatbot de commerce électronique basé sur une interface en ligne de commande (CLI) qui interroge des données de produits et génère des réponses conviviales.

Commencer

Conditions préalables

• Téléchargez le fichier CSV du dataset depuis ici.
• Assurez-vous que les packages Python suivants sont installés :
• redis
• pandas
• sentence-transformers
• openai
• langchain
• Installez les packages en utilisant :

pip install redis pandas sentence-transformers openai langchain

Chargement et prétraitement des données

Commencez par charger les données du produit à partir du CSV et tronquer les champs de texte longs. Au départ, nous nous concentrerons sur les 1000 premiers produits ayant des mots-clés d'éléments non vides.

Création de l'index Redis et chargement des vecteurs

Ensuite, créez une fonction pour charger des vecteurs dans l'index Redis. Cela permet de rechercher efficacement des produits. Après avoir configuré l'index, établissez une connexion à votre base de données Redis et chargez les vecteurs.

Création du chatbot

Utilisez l'API ChatGPT avec Langchain pour répondre aux questions des utilisateurs. Vous pouvez vous référer à nos tutoriels dédiés si vous souhaitez explorer l'intégration de l'API plus en détail.

Génération de mots-clés de produits à partir de l'entrée utilisateur

À cette étape, utilisez Langchain pour créer une chaîne de modèle de langue qui génère des mots-clés de produits séparés par des virgules à partir de l'entrée de l'utilisateur.

Interrogation des données

Utilisez les mots-clés générés pour interroger les embeddings de produits dans Redis et récupérer les trois meilleurs résultats en fonction de leur pertinence.

Création de réponses

Enfin, créez une autre chaîne de modèle de langue dédiée à formuler une réponse bien organisée à partir des produits récupérés. Assurez-vous que le chatbot peut répondre à des questions complémentaires en intégrant une mémoire dans l'historique des conversations.

Conclusion

Grâce à ce tutoriel, vous avez appris à créer un chatbot de commerce électronique capable d'interroger les embeddings de produits Amazon à l'aide de Redis et de générer des réponses conviviales et informatives avec Langchain.

En exploitant les capacités des embeddings de produits et des modèles de langue, votre chatbot peut localiser efficacement des recommandations de produits pertinentes et les présenter de manière conviviale. Cette approche est évolutive, vous permettant d'intégrer plus de produits, de gérer des requêtes complexes et de fournir des recommandations personnalisées en fonction des préférences des utilisateurs.

Nous espérons que ce tutoriel servira de solide fondation pour vos propres initiatives de chatbot de commerce électronique ou pour la mise en œuvre de solutions similaires dans d'autres domaines. Avec les progrès continus de la technologie de l'IA, les possibilités de créer des chatbots intelligents et engageants sont vastes, ouvrant la voie à des expériences utilisateur améliorées et à la croissance des entreprises.

Vous pouvez trouver le code source complet de ce tutoriel sur GitHub. Si vous êtes impatient de mettre à l'épreuve vos nouvelles compétences, envisagez de rejoindre nos hackathons IA et de collaborer sur des projets innovants qui exploitent une technologie de pointe avec l'aide de nos mentors.