Generarea descrierilor de produse folosind API-ul TextCortex

Suntem dornici să adăugăm noi funcții la API-ul nostru. Cea mai nouă soluție API a noastră este descrierile avansate ale produselor.

Există mai multe moduri de a utiliza API-ul TextCortex. La baza interacțiunii se află „promptul” care oferă instrucțiuni modelelor noastre AI despre ceea ce ar trebui să creeze.

Generarea descrierii produsului folosind API-ul avansat

Care este API-ul de descriere avansată a produsului:

Utilizatorii noștri au nevoie de un instrument care să fie de încredere în rezultatul său și să le servească în ceea ce au nevoie. În timp ce în trecut am folosit doar „titluri de produse” pentru a genera descrieri. Am adăugat acum „funcții ale produsului” care pot fi adăugate pentru a face descrieri mai precise și pentru a păstra o importanță ridicată pentru a obține relevanță pentru utilizatorii noștri.

La baza fiecărui apel API se află „promptul” care le spune modelelor noastre AI despre ce ar trebui să scrie. În general, mai multe informații ajută AI să creeze text mai bun și mai relevant pentru nevoile dvs.

Dacă ați creat „prompt”, trebuie doar să-l trimiteți la punctul nostru final API cu cheia API.

Să presupunem că detaliile produsului dvs. sunt ca următoarele:

Nume produs: Blugi Gucci Skinny pentru femei

Marca: Gucci

Categorie: „Îmbrăcăminte, pantofi și bijuterii”, „Femei”

Caracteristici: „Dimensiune: Medie”, „Culoare: Roz”, „Stil: Slim Fit”, „Materiale: Bumbac 98%, Elastan 2%”

în acest caz, trebuie să construiți un șir complet ca cel de mai jos pentru a-l trimite către API-ul nostru. Solicitarea completă pentru asta ar fi:

Nume produs: „Blagi pentru femei Gucci Skinny” Marca: „Gucci” Categorie: [„Îmbrăcăminte, pantofi și bijuterii”, „Femei”] Caracteristici: [„Mărime: Mediu”, „Culoare: Roz”, „Stil: Slim Fit” , „Materiale: bumbac 98%, elastan 2%”] Descrierea produsului:

 # 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}] '''

Metoda 1: Cerere-Răspuns cu caracteristicile produsului:

Pentru a obține o relevanță mare de intrare la ieșire

După cum am menționat mai devreme, este important să păstrați structura generală promptă și să adăugați informațiile despre produs în conductă în consecință din sistemul dvs. de gestionare a datelor în API-ul nostru.

În exemplul de solicitare-răspuns de mai jos, puteți vedea că în „prompt-ul” apelului există o structură definită de caracteristici care trebuie păstrate și trimise ca șir către API-ul nostru.

De exemplu, dacă aveți la dispoziție caracteristici detaliate ale produsului, puteți trimite o solicitare ca următorul:

 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"

Raspuns

 { "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 }

Metoda 2: Cerere-răspuns care lucrează cu date rare, alias. ce se întâmplă dacă nu aveți toate caracteristicile produsului:

În cazul în care nu aveți suficiente date despre produs, puteți trimite doar „titlul produsului” pentru a obține descrierea produsului.

Deoarece AI nu are instrucțiuni despre caracteristicile produsului, poate include sau utiliza caracteristici comune legate de produs.

Pentru a controla și menține o relevanță ridicată de intrare la ieșire, adăugați cât mai multe informații la model. Asemănător unui om, cu cât cineva are mai multe instrucțiuni și integrare la o sarcină, cu atât poate funcționa mai bine și mai rapid.

Cerere:

 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"

Raspuns:

 { "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 }

‍

Asta e! Ați reușit :) Dacă doriți să lucrați la o modalitate mai ușoară de a genera conținut în mod programatic, consultați pachetele noastre Python și Javascript:

TextCortex Text Generator Python Package

TextCortex Text Generator Javascript Package

‍