Генерация описаний продуктов с помощью TextCortex API

Мы стремимся добавлять новые функции в наш API. Наше новейшее API-решение — это расширенные описания продуктов.

Существует несколько способов использования TextCortex API. В основе взаимодействия лежит «подсказка», которая дает нашим моделям ИИ инструкции о том, что они должны создавать.

Создание описания продукта с использованием расширенного API

Что такое расширенный API описания продукта:

Нашим пользователям нужен инструмент, который надежен в своих выходных данных и служит им в том, что им нужно. В то время как в прошлом мы использовали только «названия продуктов» для создания описаний. Теперь мы добавили «функции продукта», которые можно добавить, чтобы сделать более точные описания и сохранить высокий вклад в выходную релевантность для наших пользователей.

В основе каждого вызова API лежит «подсказка», которая сообщает нашим моделям ИИ, о чем они должны писать. В общем, больше информации помогает ИИ создавать более качественный и соответствующий вашим потребностям текст.

Если вы создали свою «подсказку», вам просто нужно отправить ее на нашу конечную точку API с ключом API.

Допустим, сведения о вашем продукте выглядят следующим образом:

Название продукта: женские джинсы Gucci Skinny

Бренд: Гуччи

Категория: 'Одежда, обувь и украшения', 'Женщины'

Характеристики: «Размер: средний», «Цвет: розовый», «Фильм: Slim Fit», «Материалы: хлопок 98%, эластан 2%».

в этом случае вам нужно создать полную строку, как показано ниже, для отправки в наш API. Полная подсказка для этого будет:

Название продукта: «Женские джинсы-скинни Gucci». Бренд: «Gucci». Категория: «Одежда, обувь и украшения», «Женщины». , 'Материалы:Хлопок 98%, Эластан 2%'] Описание товара:

 # 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}] '''

Способ 1: Запрос-Ответ с функциями продукта:

Для достижения высокой релевантности входных и выходных данных

Как упоминалось ранее, важно сохранить общую структуру подсказок и добавить информацию о продукте в конвейер, соответственно, из вашей системы управления данными в наш API.

В приведенном ниже примере запроса-ответа вы можете видеть, что в «подсказке» вызова есть определенная структура функций, которые необходимо сохранить и отправить в виде строки в наш API.

Например, если в вашем распоряжении есть подробные характеристики продукта, вы можете отправить запрос, подобный следующему:

 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"

Ответ

 { "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 }

Способ 2: запрос-ответ, работающий с разреженными данными. Что делать, если у вас нет всех функций продукта:

Если у вас недостаточно данных о продукте, вы можете отправить только «название продукта», чтобы получить описание продукта.

Поскольку у ИИ нет инструкций по функциям продукта, он может включать или использовать общие характеристики, связанные с продуктом.

Чтобы контролировать и поддерживать высокую релевантность входных и выходных данных, добавьте в модель как можно больше информации. Подобно человеку, чем больше у кого-то инструкций и адаптации к задаче, тем лучше и быстрее они могут работать.

Запрос:

 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"

Ответ:

 { "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 }

‍

Вот и все! Вы сделали это :) Если вам нравится работать над более простым способом создания контента программно, ознакомьтесь с нашими пакетами Python и Javascript:

Текстовый генератор TextCortex Пакет Python

Текстовый генератор TextCortex Пакет Javascript

‍