Generación de descripciones de productos mediante la API de TextCortex

Estamos ansiosos por agregar nuevas funciones a nuestra API. Nuestra solución API más reciente son las descripciones avanzadas de productos.

Hay varias formas de usar la API de TextCortex. En el centro de la interacción está el "mensaje" que da instrucciones a nuestros modelos de IA sobre lo que debe crear.

Generación de la descripción del producto utilizando la API avanzada

¿Qué es la API de descripción de producto avanzada?

Nuestros usuarios necesitan una herramienta que sea confiable en su salida y les sirva en lo que necesitan. Mientras que en el pasado usábamos solo "títulos de productos" para generar descripciones. Ahora hemos agregado "características del producto" que se pueden agregar para hacer descripciones más precisas y mantener una alta relevancia de entrada a salida para nuestros usuarios.

En el centro de cada llamada a la API se encuentra el "mensaje" que le dice a nuestros modelos de IA sobre qué deben escribir. En general, más información ayuda a la IA a crear un texto mejor y más relevante para sus necesidades.

Si ha creado su "mensaje", solo necesita enviarlo a nuestro punto final de API con la clave de API.

Digamos que los detalles de su producto son como los siguientes:

Nombre del producto: jeans de mujer Gucci Skinny

Marca: Gucci

Categoría: 'Ropa, zapatos y joyería', 'Mujer'

Características: 'Tamaño: Mediano', 'Color: Rosa', 'Estilo:Ajuste ajustado', 'Materiales:Algodón 98%, Elastano 2%'

en este caso, debe crear una cadena completa como la siguiente para enviarla a nuestra API. Indicación completa para eso sería:

Nombre del producto: 'Jeans ajustados Gucci para mujer' Marca: 'Gucci' Categoría: ['Ropa, zapatos y joyería', 'Mujer'] Características: ['Tamaño: Mediano', 'Color: Rosa', 'Estilo: Ajustado' , 'Materiales:Algodón 98%, Elastano 2%'] Descripción del producto:

 # 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}] '''

Método 1: Solicitud-Respuesta con características del producto:

Con el fin de lograr una alta relevancia de entrada a salida,

Como se mencionó anteriormente, es importante mantener la estructura de solicitud general y agregar la información del producto dentro de la canalización en consecuencia desde su sistema de administración de datos a nuestra API.

En el siguiente ejemplo de Solicitud-Respuesta, puede ver que dentro del "mensaje" de la llamada hay una estructura definida de funciones que deben mantenerse y enviarse como una cadena a nuestra API.

Por ejemplo, si tiene características detalladas del producto a su disposición, puede enviar un aviso como el siguiente:

 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"

Respuesta

 { "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 }

Método 2: solicitud-respuesta trabajando con datos escasos, también conocido como. ¿Qué sucede si no tiene todas las características del producto?

En caso de que no tenga suficientes datos del producto, puede enviar solo el "título del producto" para obtener la descripción del producto.

Como la IA no tiene instrucciones sobre las características del producto, podría incluir o usar características comunes relacionadas con el producto.

Para controlar y mantener una alta relevancia de entrada a salida, agregue tanta información al modelo como sea posible. De manera similar a un ser humano, cuanto más instrucción e incorporación tenga alguien para una tarea, mejor y más rápido podrá operar.

Solicitud:

 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"

Respuesta:

 { "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 }

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¡Eso es todo! Lo lograste :) Si te gusta trabajar en una forma más fácil de generar contenido programáticamente, consulta nuestros paquetes de Python y Javascript:

Paquete Python del generador de texto TextCortex

Paquete Javascript del generador de texto TextCortex

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