Génération de descriptions de produits à l'aide de l'API TextCortex

Nous sommes impatients d'ajouter de nouvelles fonctionnalités à notre API. Notre toute nouvelle solution API consiste en des descriptions de produits avancées.

Il existe plusieurs façons d'utiliser l'API TextCortex. Au cœur de l'interaction se trouve l'"invite" qui donne des instructions à nos modèles d'IA sur ce qu'ils doivent créer.

Génération de la description du produit à l'aide de l'API avancée

Qu'est-ce que l'API de description de produit avancée :

Nos utilisateurs ont besoin d'un outil fiable dans sa sortie et qui leur sert ce dont ils ont besoin. Alors que dans le passé, nous n'utilisions que des "titres de produits" pour générer des descriptions. Nous avons maintenant ajouté des "caractéristiques du produit" qui peuvent être ajoutées pour faire des descriptions plus précises et maintenir une pertinence élevée entre les entrées et les sorties pour nos utilisateurs.

Au cœur de chaque appel d'API se trouve l'"invite" qui indique à nos modèles d'IA ce sur quoi ils doivent écrire. En général, plus d'informations aident l'IA à créer un texte meilleur et plus pertinent pour vos besoins.

Si vous avez créé votre "invite", il vous suffit de l'envoyer à notre point de terminaison API avec la clé API.

Supposons que les détails de votre produit ressemblent à ce qui suit :

Nom du produit: jean femme Gucci Skinny

Marque : Gucci

Catégorie : 'Vêtements, Chaussures & Bijoux', 'Femme'

Caractéristiques : 'Taille : Medium', 'Couleur : Rose', 'Style : Slim Fit', 'Matériaux : Coton 98%, Elasthanne 2%'

dans ce cas, vous devez créer une chaîne complète comme ci-dessous à envoyer à notre API. L'invite complète pour cela serait :

Nom du produit : 'Gucci Skinny jeans pour femme' Marque : 'Gucci' Catégorie : ['Vêtements, chaussures et bijoux', 'Femme'] Caractéristiques : ['Taille : Medium', 'Couleur : Rose', 'Style : Slim Fit' , 'Materials:Coton 98%, Elastane 2%'] Description du produit :

 # 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}] '''

Méthode 1 : Requête-Réponse avec les fonctionnalités du produit :

Afin d'atteindre une grande pertinence entrée-sortie, il

Comme mentionné précédemment, il est important de conserver la structure générale des invites et d'ajouter les informations sur le produit dans le pipeline en conséquence de votre système de gestion de données dans notre API.

Dans l'exemple de requête-réponse ci-dessous, vous pouvez voir que dans "l'invite" de l'appel, il existe une structure définie de fonctionnalités qui doivent être conservées et envoyées sous forme de chaîne à notre API.

Par exemple, si vous disposez de fonctionnalités produit détaillées, vous pouvez envoyer une invite comme celle-ci :

 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"

Réponse

 { "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 }

Méthode 2 : Demande-réponse fonctionnant avec des données rares, c'est-à-dire. que se passe-t-il si vous ne disposez pas de toutes les fonctionnalités du produit :

Si vous ne disposez pas de suffisamment de données sur le produit, vous pouvez envoyer uniquement le "titre du produit" pour obtenir la description du produit.

Comme l'IA n'a pas d'instructions sur les caractéristiques du produit, elle peut inclure ou utiliser des caractéristiques communes liées au produit.

Afin de contrôler et de maintenir une pertinence élevée entre les entrées et les sorties, ajoutez autant d'informations que possible au modèle. Semblable à un humain, plus quelqu'un a d'instruction et d'intégration pour une tâche, plus il peut fonctionner mieux et plus rapidement.

Demande:

 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"

Réponse:

 { "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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C'est ça! Vous l'avez fait :) Si vous aimez travailler sur un moyen plus simple de générer du contenu par programmation, consultez nos packages Python et Javascript :

Paquet Python du générateur de texte TextCortex

Paquet Javascript du générateur de texte TextCortex

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