Menghasilkan Deskripsi Produk Menggunakan TextCortex API

Kami ingin sekali menambahkan fitur baru ke API kami. Solusi API terbaru kami adalah deskripsi produk tingkat lanjut.

Ada beberapa cara untuk menggunakan TextCortex API. Inti dari interaksi adalah "prompt" yang memberikan instruksi kepada model AI kami tentang apa yang harus dibuat.

Menghasilkan Deskripsi Produk menggunakan API tingkat lanjut

Apa itu API deskripsi produk lanjutan:

Pengguna kami membutuhkan alat yang dapat diandalkan dalam outputnya dan melayani mereka dalam apa yang mereka butuhkan. Sementara di masa lalu kami hanya menggunakan "judul produk" untuk menghasilkan deskripsi. Kami sekarang telah menambahkan "fitur produk" yang dapat ditambahkan untuk membuat deskripsi yang lebih akurat dan menjaga relevansi masukan untuk keluaran yang tinggi bagi pengguna kami.

Inti dari setiap panggilan API adalah "prompt" yang memberi tahu model AI kami tentang apa yang harus mereka tulis. Secara umum, lebih banyak informasi membantu AI membuat teks yang lebih baik dan lebih relevan dengan kebutuhan Anda.

Jika Anda telah membuat "prompt", Anda hanya perlu mengirimkannya ke titik akhir API kami dengan kunci API.

Katakanlah detail produk Anda seperti berikut:

Nama Produk: Gucci Skinny jeans wanita

Merk : Gucci

Kategori: 'Pakaian, Sepatu & Perhiasan', 'Wanita'

Fitur: 'Ukuran: Sedang', 'Warna: Merah Muda', 'Gaya: Slim Fit', 'Bahan: Katun 98%, Elastane 2%'

dalam hal ini Anda perlu membangun string lengkap seperti di bawah ini untuk dikirim ke API kami. Prompt Lengkap untuk itu adalah:

Nama Produk: 'Gucci Skinny women jeans' Merek: 'Gucci' Kategori: ['Pakaian, Sepatu & Perhiasan', 'Wanita'] Fitur: ['Ukuran: Sedang', 'Warna: Merah Muda', 'Gaya: Slim Fit' , 'Bahan: Katun 98%, Elastane 2%'] Deskripsi Produk:

 # 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}] '''

Metode 1: Permintaan-Respon dengan fitur produk:

Untuk mencapai relevansi input ke output yang tinggi,

Seperti yang disebutkan sebelumnya, penting untuk menjaga struktur prompt umum dan menambahkan informasi produk dalam alur yang sesuai dari sistem manajemen data Anda ke dalam API kami.

Dalam contoh Request-Response di bawah ini, Anda dapat melihat bahwa di dalam "prompt" panggilan ada struktur fitur yang ditentukan yang harus disimpan dan dikirim sebagai string ke API kami.

Misalnya, jika Anda memiliki fitur produk terperinci yang Anda inginkan, Anda dapat mengirim perintah seperti berikut:

 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"

Tanggapan

 { "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 }

Metode 2: Permintaan-tanggapan bekerja dengan data yang jarang alias. bagaimana jika Anda tidak memiliki semua fitur produk:

Jika Anda tidak memiliki cukup data produk, Anda hanya dapat mengirim "judul produk" untuk mendapatkan deskripsi produk.

Karena AI tidak memiliki instruksi tentang fitur produk, AI mungkin menyertakan atau menggunakan karakteristik umum yang terkait dengan produk.

Untuk mengontrol dan mempertahankan relevansi input ke output yang tinggi, tambahkan informasi sebanyak mungkin ke model. Mirip dengan manusia, semakin banyak instruksi dan orientasi seseorang untuk suatu tugas, semakin baik dan cepat mereka dapat beroperasi.

Meminta:

 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"

Tanggapan:

 { "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 }

Itu dia! Anda berhasil :) Jika Anda ingin bekerja dengan cara yang lebih mudah untuk menghasilkan konten secara terprogram, lihat paket Python dan Javascript kami:

Paket Python Generator Teks TextCortex

Paket Javascript Pembuat Teks TextCortex