API に新しい機能を追加したいと考えています。 最新の API ソリューションは、高度な製品説明です。
TextCortex API を使用する方法は複数あります。 インタラクションの中核となるのは、AI モデルが何を作成すべきかを AI モデルに指示する「プロンプト」です。
高度な API を使用した製品説明の生成
高度な商品説明 API とは:
私たちのユーザーは、出力において信頼性が高く、必要なものを提供するツールを必要としています。 以前は、説明を生成するために「製品タイトル」のみを使用していました。 より正確な説明を作成し、ユーザーの入力と出力の関連性を高く保つために追加できる「製品機能」を追加しました。
すべての API 呼び出しの中心にあるのは、AI モデルに何を書くべきかを伝える「プロンプト」です。 一般に、より多くの情報があれば、AI はより適切で関連性の高いテキストをニーズに合わせて作成することができます。
「プロンプト」を作成したら、API キーを使用して API エンドポイントに送信するだけです。
製品の詳細が次のようになっているとします。
製品名: グッチ スキニー女性ジーンズ
ブランド: グッチ
カテゴリ: 「衣類、靴、ジュエリー」、「女性」
特徴: 「サイズ: ミディアム」、「色: ピンク」、「スタイル: スリムフィット」、「素材: コットン 98%、エラスタン 2%」
この場合、以下のような完全な文字列を作成して API に送信する必要があります。 そのための完全なプロンプトは次のようになります。
製品名: 'グッチ スキニー レディース ジーンズ' ブランド: 'グッチ' カテゴリー: ['衣料品、靴、ジュエリー'、'女性'] 特徴: ['サイズ: ミディアム'、'色: ピンク'、'スタイル: スリム フィット' 【素材：コットン98%、エラスタン2%】【商品説明】
# 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}] '''
方法 1: 製品機能を使用した要求応答:
高いインプットとアウトプットの関連性を達成するために、
前述のように、一般的なプロンプト構造を維持し、それに応じてパイプライン内の製品情報をデータ管理システムから API に追加することが重要です。
以下の Request-Response の例では、呼び出しの「プロンプト」内に、保持して API に文字列として送信する必要がある機能の定義済み構造があることがわかります。
たとえば、詳細な製品機能を自由に使用できる場合は、次のようなプロンプトを送信できます。
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"
応答
{ "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 }
方法 2: 疎なデータを扱うリクエスト/レスポンス。別名。 すべての製品機能を持っていない場合:
十分な商品データがない場合は、「商品タイトル」のみを送信して商品説明を取得できます。
AI には製品の機能に関する指示がないため、製品に関連する共通の特性が含まれているか、使用されている可能性があります。
入力と出力の高い関連性を制御および維持するために、可能な限り多くの情報をモデルに追加します。 人間と同じように、誰かがタスクに対してより多くの指示とオンボーディングを行うほど、より優れた、より迅速な操作が可能になります。
リクエスト：
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"
応答：
{ "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 }
それでおしまい！ あなたはそれを作りました:)プログラムでコンテンツを生成するより簡単な方法に取り組みたい場合は、PythonおよびJavascriptパッケージをチェックしてください。
TextCortex テキスト ジェネレーター Python パッケージ
TextCortex Text Generator Javascript パッケージ
