توليد أوصاف المنتج باستخدام TextCortex API

نحن حريصون على إضافة ميزات جديدة إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا. أحدث حل API لدينا هو وصف المنتج المتقدم.

هناك عدة طرق لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات TextCortex. في صميم التفاعل يوجد "موجه" يعطي تعليمات لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا حول ما يجب أن تخلقه.

إنشاء وصف المنتج باستخدام واجهة برمجة التطبيقات المتقدمة

ما هي واجهة برمجة تطبيقات وصف المنتج المتقدمة:

يحتاج المستخدمون لدينا إلى أداة يمكن الاعتماد عليها في إخراجها وتخدمهم فيما يحتاجون إليه. بينما في الماضي ، استخدمنا "عناوين المنتجات" فقط لإنشاء الأوصاف. لقد أضفنا الآن "ميزات المنتج" التي يمكن إضافتها لتقديم أوصاف أكثر دقة والحفاظ على مدخلات عالية لمدى ملاءمة المخرجات لمستخدمينا.

في صميم كل استدعاء لواجهة برمجة التطبيقات يوجد "موجه" يخبر نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا بما يجب أن يكتبوا عنه. بشكل عام ، تساعد المزيد من المعلومات الذكاء الاصطناعي على إنشاء نص أفضل وأكثر ملاءمة لاحتياجاتك.

إذا قمت بإنشاء "الموجه" الخاص بك ، فأنت تحتاج فقط إلى إرساله إلى نقطة نهاية API الخاصة بنا باستخدام مفتاح API.

لنفترض أن تفاصيل منتجك هي كما يلي:

اسم المنتج: جينز نسائي ضيق من Gucci

الماركة: Gucci

الفئة: "الملابس والأحذية والمجوهرات" ، "النساء"

الميزات: "الحجم: متوسط" ، "اللون: وردي" ، "النمط: مقاس نحيف" ، "المواد: قطن 98٪ ، إيلاستين 2٪"

في هذه الحالة ، تحتاج إلى إنشاء سلسلة كاملة مثل أدناه لإرسالها إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا. موجه كامل لذلك سيكون:

اسم المنتج: "جينز نسائي ضيق من Gucci" العلامة التجارية: "Gucci" الفئة: ["الملابس والأحذية والمجوهرات" ، "النساء"] الميزات: ["الحجم: متوسط" ، "اللون: وردي" ، "النمط: مقاس نحيف" ، "المواد: قطن 98٪ ، إيلاستين 2٪"] وصف المنتج:

 # An example about how to build the prompt programatically using python product_name = 'Gucci Skinny women jeans' brand = 'Gucci' features = ['Size: Medium', 'Color: Pink', 'Style:Slim Fit', 'Materials:Cotton 98%, Elastane 2%'] category = ['Clothing, Shoes & Jewelry', 'Women'] prompt = 'Product name: "' + product_name + '" Brand: "' + brand + \ '" Category: ' + str(category) + \ ' Features: ' + str(features) + ' Product Description:' # You can use our python package to directly generate text from textcortex import TextCortex hemingwai = TextCortex(api_key='YOUR_API_KEY') generate_content = hemingwai.generate(prompt=prompt, target_segment='', character_count=1152, source_language='en', creativity=0.7) print(generate_content) ''' Output: [{'generated_text': " This pair of women's jeans from Gucci is perfect for the modern woman who wants to look great while still being comfortable. The classic slim-fit design is made of high quality fabric that feels soft to the touch. The pink color is perfect for any outfit and can be paired with everything from a simple white shirt to a pair of heels.", 'rank': 0.7143, 'text_length': 336, 'word_frequency': [], 'word_count': 62}] '''

الطريقة الأولى: استجابة الطلب مع ميزات المنتج:

من أجل تحقيق مدخلات عالية لمخرجات الصلة به

كما ذكرنا سابقًا ، من المهم الحفاظ على الهيكل الفوري العام وإضافة معلومات المنتج داخل خط الأنابيب وفقًا لنظام إدارة البيانات الخاص بك إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا.

في مثال Request-Response أدناه ، يمكنك أن ترى أنه ضمن "موجه" المكالمة هناك بنية محددة من الميزات التي يجب الاحتفاظ بها وإرسالها كسلسلة إلى API الخاصة بنا.

على سبيل المثال ، إذا كانت لديك ميزات مفصلة للمنتج تحت تصرفك ، فيمكنك إرسال مطالبة مثل ما يلي:

 curl -XPOST -H "Content-type: application/json" -d '{ "prompt": "Product name: 'Gucci Skinny women jeans' Brand: 'Gucci' Category: ['Clothing, Shoes & Jewelry', 'Women'] Features: ['Size: Medium', 'Color: Pink', 'Style:Slim Fit', 'Materials:Cotton 98%, Elastane 2%'] Product Description:", "category": "Product Description", "target_segment": "", "source_language": "auto", "creativity": 0.7, "character_count": 512, "api_key": "YOUR_API_KEY" }' "https://api.textcortex.com/hemingwai/generate_text"

إجابة

 { "status": "success", "ai_results": [ { "generated_text": " The Gucci jeans are the perfect combination of comfort and style. Made from soft and supple cotton with a slim fit, these women's jeans will ensure you look and feel your best.", "rank": 0.6757, "text_length": 178, "word_frequency": [], "word_count": 32 } ], "error": 200 }

الطريقة 2: التعامل مع الطلب والاستجابة مع البيانات المتفرقة ويعرف أيضًا باسم. ماذا لو لم يكن لديك كل ميزات المنتج:

في حالة عدم وجود بيانات منتج كافية ، يمكنك إرسال "عنوان المنتج" فقط للحصول على وصف المنتج.

نظرًا لأن AI لا يحتوي على إرشادات حول ميزات المنتج ، فقد يتضمن أو يستخدم الخصائص المشتركة المتعلقة بالمنتج.

من أجل التحكم والحفاظ على مدخلات عالية لمدى ملاءمة المخرجات ، أضف أكبر قدر ممكن من المعلومات إلى النموذج. على غرار الإنسان ، كلما زادت التعليمات والإعداد للمهمة ، كلما كان ذلك أفضل وأسرع.

طلب:

 curl -XPOST -H "Content-type: application/json" -d '{ "prompt": "Product name: 'Balenciaga Mens Sports Shoes - Black'", "category": "Auto Complete", "target_segment": "", "source_language": "auto", "creativity": 0.7, "character_count": 512, "api_key": "YOUR_API_KEY" }' "https://api.textcortex.com/hemingwai/generate_text"

إجابة:

 { "status": "success", "ai_results": [ { "generated_text": " The Gucci jeans are the perfect combination of comfort and style. Made from soft and supple cotton with a slim fit, these women's jeans will ensure you look and feel your best.", "rank": 0.6757, "text_length": 178, "word_frequency": [], "word_count": 32 } ], "error": 200 }

‍

هذا هو! لقد نجحت :) إذا كنت ترغب في العمل على طريقة أسهل لإنشاء المحتوى برمجيًا ، فراجع حزمتي Python و Javascript:

حزمة Python TextCortex Text Generator

حزمة جافا سكريبت TextCortex Text Generator

‍