コース計画: JavaScript と Node.js を使用した AI 主導の電子商取引開発 [草案]

[これは案です。タイトルは実際にコースを作成する際に変更できます]

コースの概要

目的:

画像ベースの商品検索、LLM を利用した顧客サポート、知識の検索、インテリジェントな推奨事項、多言語機能に重点を置き、AI で強化された e コマース プラットフォームを作成するための実践的なスキルを開発します。

構造:

実践的なプロジェクトと理論的な洞察を含む 9 つのモジュール。最終的に包括的な最終プロジェクトになります。

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シラバス

モジュール 1: 環境セットアップと基礎

• ツールとセットアップ
  • Node.js をインストールし、プロジェクトと必須パッケージを初期化します
  • JavaScript ベースの LLM ツールをセットアップする
  • Git リポジトリを初期化する
• 基礎
  • 環境隔離
  • バージョン管理のベストプラクティス

モジュール 2: 画像ベースの商品検索とキャプション

• 画像キャプションパイプライン
  • 画像キャプションモデルを統合する
  • 画像キャプションを生成して保存します
• ベクターデータベース管理
  • キャプションを埋め込みに変換します
  • 類似性検索の保存と実行
• エンドツーエンドのビジュアル検索
  • 画像のアップロード、キャプションの生成、検索の統合

モジュール 3: 基本的なプロンプト エンジニアリングと会話の基礎

• 迅速なエンジニアリング
  • さまざまなプロンプト タイプを設計して実験してください
• 会話型 API
  • 会話を処理および保存するための API を開発

モジュール 4: 高度なカスタマー サポート ボット

• WooCommerce の統合
  • 注文と在庫管理のために WooCommerce API に接続します
• RAG の返品と返金に関する Q&A
  • 知識ベースを構築し、検索拡張生成を実装します
• 感情分析とエスカレーション
  • 感情検出およびエスカレーションプロトコルを実装する

モジュール 5: インテリジェントな製品の推奨事項

• 類似品/代替製品
  • 類似アイテムの埋め込みと取得
• パーソナライズされたアップセルとクロスセル
  • ユーザー履歴に基づいてパーソナライズされた推奨事項を生成
• ダイナミックバンドルとプロモーション
  • 動的な製品バンドルを作成して提案する

モジュール 6: RAG 主導のナレッジベース (詳細)

• 包括的なドキュメント
  • 製品ドキュメントと FAQ をベクター データベースに埋め込む
• 人間らしい説明
  • 取得と LLM 生成を組み合わせて詳細な応答を実現します

モジュール 7: お客様のフィードバックと洞察

• フィードバックの収集と感情分析
  • ユーザーのフィードバックを収集して分析します
• フィードバックの集約と要約
  • 収集したフィードバックから重要な洞察を要約します

モジュール 8: 会話型ショッピングと多言語サポート

• チャットファーストショッピングの流れ
  • チャット インターフェース内に検索機能を統合します
• 多言語とローカリゼーション
  • 言語検出とローカライズされたコンテンツ配信を実装します

モジュール 9: 最終的なプロジェクト統合

• システム統合
  • すべての機能を統合された仮想アシスタントに統合します
• デモと今後の方向性
  • 最終プロジェクトを提示し、拡張の可能性を検討します

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コース詳細

• 前提条件: JavaScript と Node.js、Web 開発の概念に関する基本的な知識。無料コース「ソフトウェア エンジニアのための機械学習の基礎: 包括的な理論優先アプローチ」を完了する必要があります。

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