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课程计划:使用 JavaScript 和 Nodejs 进行人工智能驱动的电子商务开发 [草案]

碧海醫心

碧海醫心

发布时间:2025-01-05 20:20:55

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来源于php中文网

原创

课程计划:使用 javascript 和 nodejs 进行人工智能驱动的电子商务开发 [草案]

[课程计划草案,最终课程内容可能会有调整]

课程概述

本课程旨在帮助学员掌握构建人工智能增强型电商平台的实用技能,重点涵盖基于图像的产品搜索、AI客服支持、知识检索、智能推荐以及多语言功能。

课程采用模块化教学,九个模块结合理论讲解和实践项目,最终完成一个完整的电商平台项目。


课程大纲

立即学习Java免费学习笔记(深入)”;

模块一:开发环境搭建与基础知识

  • 环境配置:安装Node.js,项目初始化,必要包的安装。
  • LLM工具配置:基于JavaScript的LLM工具配置。
  • 版本控制:Git仓库初始化及最佳实践。
  • 基础概念:环境隔离等。

模块二:基于图像的产品搜索与标题生成

  • 图像字幕流程:集成图像字幕模型,生成并存储产品标题。
  • 向量数据库:将字幕转换为向量嵌入,存储并执行相似性搜索。
  • 视觉搜索集成:图像上传、字幕生成和搜索功能集成。

模块三:提示工程及会话基础

  • 提示工程:设计和测试各种提示类型。
  • 会话式API:开发用于处理和存储对话的API。

模块四:高级AI客服机器人

DALL·E 2
DALL·E 2

OpenAI基于GPT-3模型开发的AI绘图生成工具,可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术。

下载
  • WooCommerce集成:连接WooCommerce API进行订单和库存管理
  • 基于检索增强生成(RAG)的问答:构建知识库并实现RAG。
  • 情绪分析与升级:情绪检测和升级流程的实现。

模块五:智能产品推荐系统

  • 相似/替代产品推荐:利用向量嵌入和检索技术推荐相似产品。
  • 个性化推荐:根据用户历史记录生成个性化追加销售和交叉销售推荐。
  • 动态促销:创建和推荐动态产品组合及促销活动。

模块六:基于RAG的知识库(深入)

  • 知识库构建:将产品文档和常见问题解答嵌入向量数据库。
  • 类人化回复:结合检索和LLM生成技术,生成详细、自然的回复。

模块七:客户反馈与洞察分析

  • 反馈收集与情绪分析:收集并分析用户反馈数据。
  • 反馈总结:总结关键反馈信息。

模块八:对话式购物与多语言支持

  • 对话式购物流程:将搜索功能集成到聊天界面。
  • 多语言支持:实现语言检测和内容本地化。

模块九:最终项目整合与演示

  • 系统集成:将所有功能整合到一个统一的虚拟助手系统中。
  • 项目演示与未来展望:演示最终项目并探讨未来改进方向。

课程详情

先决条件: 具备JavaScript和Node.js基础知识,了解Web开发基本概念。需要完成免费课程“软件工程师的机器学习基础:理论优先的综合方法”。

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