![课程计划：使用 javascript 和 nodejs 进行人工智能驱动的电子商务开发 [草案]](https://img.php.cn/upload/article/001/246/273/173607965966141.jpg)
[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。
课程大纲
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
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
- 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。
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”。
