ChatGPT の探索と実践 - ビジネスアプリケーション | JD Cloud テクニカルチーム

この記事では、JD.comが20周年を迎える今年、実際の開発プロセスにおける開発やプロセスの最適化に役立つGPTの活用方法を中心に紹介し、記事の最後ではGPTとの組み合わせ方についても紹介します。アプリケーション価値を高めるための618プロモーションの実際のビジネス。すべて乾物であり、この記事のすべてのコードとスクリプトは GPT を使用して生成されていますので、安心してお召し上がりください。

シナリオ 1: コードの作成

コード開発に GPT を使用することは、多くの人が最も行っていることの 1 つであり、自然言語でニーズを明確に記述している限り、GPT に実行可能なコードセグメントや完全なアプリケーションを作成させることができます。また、説明が明確で明確である限り、生成されるコードにはバグがなく、非常に効率的です。

実際の適用例を挙げると、以前のバージョンでは、ランディングページの黄色のバー UI を改訂するという要件がプロジェクトにありました。具体的な要件は次のとおりです。

UIデザイン案:

これは非常に単純な要件です。開発には Flutter を使用します。ここで、私が dart 言語についてあまり知らない開発者、または Flutter の基盤を開発したことがない開発者であると仮定します。GPT を通じて、次のこともできます。この単純な要件を実行するのが開発作業です。GPT について説明するときは、流暢な言葉でニーズを明確に説明し、重要な情報に名前を付けてください。

このように、GPT は必要なビューコードの生成に役立ちます。

これは、Dart 開発言語に慣れていない開発者にとって非常に親切であり、プログラミング言語は任意に指定できるため、理論上は誰もがフルプラットフォーム開発に対応できるようになります。

コード開発に GPT を使用する場合の主なポイントを要約します。

1. 言語の種類、ターゲットの種類、幅、高さ、色、フォントサイズ、間隔、その他の値などの主要な情報を明確に表現する必要があります。

2. 自分がプロダクトマネージャーやデザイナーになったことを想像し、UIview、セグメント、タグなどの専門用語にこだわらず、できるだけ自然言語表現を使用します。

3. 矛盾する記述はありません。100% だとバグが発生します。

4. 一部の学生は自分のニーズを説明するときに緊張する傾向があり、その結果、言語の壁が生じます。説明するときは心配しないで、ゆっくり話してください。

5. 秘密には関与しないでください! 秘密はありません！秘密はありません！結局のところ、GPT は外部ツールソフトウェアであり、何でも質問できる「木の穴」ではなく、商業秘密に関わる質問はできません。

シナリオ 2: スクリプトの作成

これは私がよく使用するアプリケーションシナリオです。繰り返しの多いタスクでは、明らかにスクリプトが最適な選択です。同僚の中には、将来の開発の方向性はスクリプトだと考えている人もいます。スクリプトの開発も GPT に引き継ぐことができます。たとえば、メインステーションの基本ライブラリへのアクセスにより、一部のツールクラスのクラス名が競合するため、プロジェクト全体のクラス名を置き換える必要があるという要件があります。シナリオはスクリプトの使用に非常に適しています。

通常、このようなスクリプトを作成するには少なくとも 1 ～ 2 時間、熟練した上司でも 30 分程度かかりますが、GPT を使用すると、要件を満たすスクリプトを数秒で生成できます。私が要約したいくつかのアプリケーションシナリオは、スクリプト作成に非常に適しています。

1. プロジェクトレベルの完全な名前の置換

2. APPピクチャ名の置換

3. 単体テスト

4. 自然言語を変換する

自然言語を変換する機能について話しましょう。開発者としては、キーの値を入力して結果を取得することに慣れていますが、GPT に必要なのは自然言語による記述です。結局のところ、それは「チャット」と呼ばれるものなので、注意が必要です。値を入力し、自然言語による説明を出力し、その説明を GPT に中継する単純なスクリプトを使用します。

width = int(input("请输入宽度："))
height = int(input("请输入高度："))
color = input("请输入颜色：")

view = '#' * width + '\n'
view += ('#' + ' ' * (width - 2) + '#\n') * (height - 2)
view += '#' * width

description = f"生成一个宽度为{width}，高度为{height}的视图，使用{color}颜色填充。"

print(view)
print(description)

この変換スクリプトと同様に、GPT をより効率的に使用できるようになります。

シナリオ3：実際のビジネスと組み合わせる

前回の記事の最後で、GPT と実際のビジネスを組み合わせるためのいくつかのアイデアについて触れました。

ショッピングガイド

ChatGPTのサービスを検索機能に統合ユーザーが検索する際、強力な機能を利用してユーザーに購入意見を提供買うか、何を買うか、さらには何を買うか決めていないユーザーに対して、コンバージョン率を促進するための指針となる意見を提供。

ソフトテキスト作成

私たちのプロジェクトでは、ソフト広告記事の表示に適用できるシナリオがあり、手動で作成して執筆する場合と比較して、ChatGPT はより効率的であるだけでなく、ビッグデータのトレンドを組み合わせて、より興味深い記事タイプをユーザーに提供します。ChatGPT を使用してプロモーションイベントの推奨事項、製品レビュー、新製品ニュース、その他の記事を作成するには、やるべきことがたくさんあります。

逆キャンペーンの推奨事項

ChatGPT にユーザーが質問したときに、どのような答えが返ってくるかはわかりませんが、ユーザーの答え、ユーザーが何を推奨するか、傾向に応じてどのようなアクティビティを行うかに基づいて逆推論することはできます。 ChatGPT によってもたらされる配当を利用し、ユーザーの関心のある地点を予測するオーバーヘッドとリスクを節約できます。

販売後

ChatGPT は本質的には会話型人工知能です。実際、アフターサービスシステムにアクセスするためにこれを使用するのが最も適しています。彼の助けを借りて、ロボットカスタマーサービスが質問に答えない、問題を解決できないというユーザーの苦情が予測されます。問題が発生し、手動の顧客サービスのコストが高くなるのは歴史になりました。

これらのアイデアはどれも実用化でき、着地することができ、かなりの利用価値があると思います。次に、618プロモーションショッピングガイドにおけるGPTの使い方を中心に紹介します。

まず、ユーザーは主に検索バーから特定の製品を検索しますが、GPT アクセスを検索に誘導するには、基本的な環境を自分で構築し、ユーザーが入力したキーワードを GPT に渡し、GPT の結果を出力する必要があります。基本的な環境の役割は、GPT を呼び出す「サーバー」としてだけでなく、ユーザーの入力と GPT の出力を「処理」することにもあります。プロモーションとショッピングガイド」。

最初の部分: ユーザーの入力をパッケージ化する (ユーザーのキーワードを「JD で検索」のレイヤーでラップするなど):

def search_keyword(keyword):
    url="https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    #提取相关介绍
    introduction = soup.select_one(".p-parameter").get_text(strip=True)
    return introduction

#用户输入关键词
user_input = input("请输入关键词："）

#调用函数进行搜索和提取介绍
result = search_keyword(user_input)

prompt="打开京东网站，618大促活动商品里搜索 {user_input}，并给出其相关介绍"
#这里的prompt既为向GTP提问的问题，由于GPT接受的是自然语言，所以这里我们可以任意的添加我们想要的导向性描述，例如“618大促活动商品”、“618精选活动”、“京东20周年庆优惠”等等

2 番目の部分: パッケージ化されたコピーを入力パラメーターとして使用し、GPT の API を呼び出してリクエストを作成します。

api_endpoint = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
access_token = "你的access_token"
 
params = {
    "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
    "temperature": 0.7,
    "model": "gpt-3.5-turbo"
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer {access_token}",
    "Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(api_endpoint, headers=headers, json=params)

パート 3: GPT から返された結果を解析し、必要に応じて表示します。

if response.status_code == 200:
    response_text = json.loads(response.text)["choices"][0]["message"]["content"]
    ＃ 输出结果
    print("为您在京东推荐了如下结果: {response_text}")
    print("您商品的相关介绍：{result}”）
else:
    print(f"error: {response.status_code} - {response.text}")

発散的思考: GTP は自然言語による問い合わせを受け付けているため、質問に必要な限られた情報を任意に追加することができ、さらに構成システムを組み合わせて「618 のプロモーション製品」と「618 の注目製品」を組み合わせることができます。「Anniversary Promotion」およびその他のアクティビティは、構成情報としてプロンプトパラメータフィールドに組み合わされ、動的な構成アクティビティショッピングガイドを実現します。

著者: JD Retail 江海

出典: JD Cloud 開発者コミュニティ