OpaGPT Конструктор промптов для ИИ в интернет-магазинах
Python-разработчик в e-commerce часто интегрирует языковые модели в задачи: генерация описаний, категоризация, рекомендации. Качество ответа зависит от промпта. Разберём структуру эффективного запроса и дадим шаблоны.
Структура эффективного промпта
Хороший промпт содержит пять ключевых блоков:
- Роль — кем модель должна работать (Python-разработчик, маркетолог).
- Контекст — данные о товаре, ассортименте, аудитории.
- Задача — конкретное действие с ожидаемым результатом.
- Формат вывода — структура ответа: JSON, таблица, список.
- Ограничения — длина, тональность, исключения.
Шаблоны запросов
1. Генерация SEO-описания товара
Ты — Python-разработчик интернет-магазина. Составь SEO-описание для товара {название}. Учти характеристики: {характеристики}. Целевая аудитория — {аудитория}. Выведи в формате JSON: title (до 60 символов), description (до 160 символов), keywords (список из 5 ключей).
Как настроить: подставьте реальные данные вместо переменных. Укажите язык, стиль, запрещённые слова.
2. Классификация товаров
Чтобы автоматически распределять товары по категориям, используйте таблицу правил:
| Поле | Значение |
|---|---|
| Роль | Аналитик данных |
| Входные данные | Название товара из {список} |
| Категории | Фиксированный список (одежда, электроника...) |
| Формат вывода | CSV или JSON |
Определи категорию для каждого товара. Верни только JSON-массив, без пояснений.
3. Персональные рекомендации
Промпт для построения рекомендательной системы на основе истории покупок:
Ты — ИИ-ассистент интернет-магазина. У меня есть покупки пользователя: {покупки}. Предложи 5 товаров из каталога {каталог}. Объясни каждый выбор в одном предложении. Ответ в формате нумерованного списка.
Настраивайте через уточняющие критерии — цена, бренд, новинки.
Как донастраивать промпты
- Используйте переменные в фигурных скобках — это облегчает автоматизацию из Python.
- Добавляйте примеры ожидаемого ответа (few-shot).
- Экспериментируйте с температурой модели: для фактологии ниже 0.3, для креатива выше 0.7.
- Проверяйте валидность вывода через Pydantic или JSON Schema.