[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。

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课程大纲

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

智能 Git 操作助手

>-智能 Git 操作助手：安全提交、合并分支、检测冲突并提供处理建议、生成可视化报告。

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。

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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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