Créer un chatbot e-commerce 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 un aspect significatif de notre vie quotidienne. Avec le nombre immense de produits disponibles en ligne, les utilisateurs trouvent souvent difficile d'identifier les produits idéaux qui répondent à leurs besoins. Ce problème peut être efficacement résolu grâce à la mise en œuvre de chatbots alimentés par l'IA, qui utilisent des techniques de traitement du langage naturel pour aider les utilisateurs à trouver des produits adaptés.

Construire un chatbot de commerce électronique

Ce tutoriel vous guidera dans la construction d'un chatbot de commerce électronique utilisant les embeddings de produits Amazon, l'API ChatGPT (gpt-3.5-turbo) et Langchain, créant finalement une expérience utilisateur fluide et engageante. Notre chatbot prendra les entrées des utilisateurs, extraira des produits pertinents d'un ensemble de données et présentera ces informations de manière engageante et descriptive. Cela améliore non seulement l'expérience utilisateur, mais transforme également le processus de découverte de produits en une activité plaisante.

Commencer

Commençons par charger et prétraiter nos données de produits, créer un index Redis et charger des vecteurs dans cet index. Suite à cela, nous utiliserons Langchain pour établir une chaîne de modèle de langage large (LLM) et un modèle d'invite pour générer des mots-clés de produits séparés par des virgules en fonction des entrées de l'utilisateur. Ensuite, nous interrogerons les embeddings de produits dans Redis à l'aide des mots-clés générés et récupérerons les meilleurs résultats.

Exemple de conversation

Voici un aperçu de la manière dont une conversation avec notre chatbot pourrait se dérouler :

Utilisateur : J'ai besoin d'un nouvel ordinateur portable pour jouer.

Chatbot : Bien sûr ! Voici quelques ordinateurs portables qui sont excellents pour le jeu : 

1. ASUS ROG Zephyrus G14

2. Acer Predator Helios 300

3. Razer Blade 15

Prérequis

Obtenez le fichier CSV de l'ensemble de données : Vous pouvez télécharger le fichier CSV de l'ensemble de données ici.
Installez les paquets Python requis : Assurez-vous que les paquets suivants sont installés :

redis
pandas
sentence-transformers
openai
langchain

Vous pouvez les installer en utilisant la commande suivante :

pip install redis pandas sentence-transformers openai langchain

Chargement et prétraitement des données

Tout d'abord, chargez les données de produits à partir du fichier CSV et tronquez les champs de texte trop longs. Nous nous concentrerons sur les 1000 premiers produits avec des mots-clés d'articles non vides pour notre chatbot.

Création de l'index Redis et chargement des vecteurs

Créez une fonction pour charger des vecteurs dans l'index Redis et établir un index plat. Ces fonctions seront utilisées plus tard pour indexer nos données de produits.

Connexion à la base de données Redis

Créez votre connexion Redis et chargez les vecteurs que vous avez préparés dans l'index Redis.

Création du chatbot

Utilisez l'API ChatGPT (gpt-3.5-turbo) avec Langchain pour formuler des réponses aux questions des utilisateurs. Si vous souhaitez approfondir l'intégration de l'API ChatGPT dans vos projets, des tutoriels dédiés sont disponibles.

Génération de mots-clés à partir des entrées de l'utilisateur

À l'aide de Langchain, créez une chaîne LLM pour notre chatbot. Commencez par rédiger un modèle d'invite qui générera des mots-clés de produits séparés par des virgules en fonction des entrées de l'utilisateur.

Interrogation de nos données

Une fois les mots-clés générés, utilisez-les pour interroger les embeddings de produits stockés dans Redis et récupérer les 3 meilleurs résultats.

Finalisation du chatbot

Créez une autre chaîne LLM pour élaborer une réponse affinée basée sur les produits récupérés, en présentant ces informations à l'utilisateur de manière engageante. Les utilisateurs pourront également poser des questions de suivi. En option, un composant mémoire peut être ajouté pour maintenir l'historique des discussions.

Conclusion

Ce tutoriel vous a guidé à travers le processus de construction d'un chatbot de commerce électronique capable d'interroger des embeddings de produits Amazon en utilisant Redis et de générer des réponses détaillées et conviviales avec Langchain. En chargeant et prétraitant les données produits, en créant un index Redis et en utilisant Langchain pour faciliter la génération de mots-clés et de réponses aux requêtes des utilisateurs, nous avons montré comment créer une solution de chatbot efficace.

L'utilisation d'embeddings de produits et de modèles de langage permet au chatbot de trouver efficacement des recommandations de produits pertinentes et de les présenter de manière engageante. Cette approche peut être améliorée pour couvrir plus de produits, traiter des requêtes complexes et potentiellement offrir des recommandations personnalisées en fonction des préférences des utilisateurs.

Nous espérons que ce guide vous servira de point de départ précieux pour construire votre propre chatbot de commerce électronique ou implémenter des solutions similaires dans divers domaines. Avec les avancées des technologies IA en cours, les opportunités de créer des chatbots intelligents, interactifs et utiles qui améliorent l'expérience utilisateur et facilitent le succès des entreprises sont infinies.

Vous pouvez trouver le code source complet de ce tutoriel sur GitHub. Rejoignez nos Hackathons IA pour appliquer vos nouvelles compétences et construire l'avenir avec l'IA !