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20. LangChain电商场景：构建智能客服与个性化推荐系统

news 来源：原创 2025/5/7 11:31:28

引言：当AI成为24小时金牌销售顾问

2025年某跨境电商平台接入智能系统后，转化率提升35%，客服成本降低62%。本文将基于LangChain的电商专用工具链，揭秘如何构建懂商品、懂用户的AI销售引擎。

一、电商AI系统核心模块

1.1 关键组件与性能指标

模块	推荐技术方案	SLA要求
意图识别	Deepseek-R1-Finetuned	<200ms P99
商品检索	FAISS+多模态索引	召回率>92%
对话管理	Memory	上下文保持5轮
推荐引擎	强化学习+图神经网络	点击率>15%
促销系统	规则引擎+LLM生成	响应<500ms

1.2 典型用户旅程增强

二、四大核心实现策略

2.1 多模态商品检索

import numpy as npfrom langchain.tools import Toolfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_community.vectorstores import FAISSfrom langchain_ollama import ChatOllama, OllamaEmbeddingsfrom langchain.schema import Documentclass MultimodalRetriever:def __init__(self):self.text_embedder = OllamaEmbeddings(model="deepseek-r1")# 模拟图像嵌入 (实际应用中应使用真实的多模态模型)self.image_embeddings = {"smartwatch.jpg": np.random.rand(512),"headphones.jpg": np.random.rand(512)}self.vector_db = Nonedef add_product(self, product_id, text_desc, image_path=None):text_emb = self.text_embedder.embed_query(text_desc)if image_path:image_emb = self.image_embeddings.get(image_path, np.zeros(512))combined_emb = np.concatenate([text_emb, image_emb])else:combined_emb = text_embdoc = Document(page_content=text_desc,metadata={"id": product_id},embedding=combined_emb)if self.vector_db is None:self.vector_db = FAISS.from_documents([doc], embedding=self.text_embedder)else:self.vector_db.add_documents([doc])def search(self, query, image_path=None):# 生成文本嵌入text_emb = self.text_embedder.embed_query(query)# 如果提供图像，合并多模态嵌入if image_path:image_emb = self.image_embeddings.get(image_path, np.zeros(512))query_emb = np.concatenate([text_emb, image_emb])else:query_emb = text_emb# 使用向量进行相似度搜索results = self.vector_db.similarity_search_with_score_by_vector(query_emb, k=3)# 返回带有元数据的搜索结果return [{"product_id": doc.metadata["id"],"description": doc.page_content,"score": score  # 如果需要相似度分数} for doc, score in results]

2.2 上下文感知推荐

def get_recommendations(user_id):"""模拟推荐系统"""user_profiles = {"user1": {"interests": ["electronics", "fitness"], "budget": "mid"},"user2": {"interests": ["fashion"], "budget": "high"}}profile = user_profiles.get(user_id, {})return f"推荐商品: 智能手表(匹配兴趣:{profile.get('interests', [])})"recommend_tool = Tool.from_function(func=get_recommendations,name="personalized_recommend",description="根据用户ID获取个性化推荐")

2.3 促销策略生成

promotion_prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""作为销售AI，为{product}设计促销方案：用户特征: {user_profile}要求:1. 生成2种优惠方案2. 比较各方案优势3. 使用emoji增加吸引力方案:""")llm = ChatOllama(model="deepseek-r1")promotion_chain = promotion_prompt | llm

2.4 全链路异常处理

def ecommerce_flow(user_id, query):# 步骤1: 获取推荐recommended = recommend_tool.run(user_id)print(f"推荐结果: {recommended}")# 步骤2: 商品检索retriever = MultimodalRetriever()retriever.add_product("P1001", "防水智能手表，支持心率监测", "smartwatch.jpg")retriever.add_product("P1002", "蓝牙耳机，降噪功能", "headphones.jpg")results = retriever.search(query)print("检索结果:", results)# 步骤3: 生成促销promotion = promotion_chain.invoke({"product":"智能手表","user_profile":"科技爱好者"})print("促销方案:", promotion)return {"status": "success", "product": "智能手表"}# 测试运行if __name__ == "__main__":result = ecommerce_flow("user1", "防水手表")print("最终结果:", result)

输出为：

推荐结果: 推荐商品: 智能手表(匹配兴趣:['electronics', 'fitness'])检索结果: [{'product_id': 'P1002', 'description': '蓝牙耳机，降噪功能', 'score': 1.9226463}, {'product_id': 'P1001', 'description': '防水智能手表，支持心率监测', 'score': 1.9466515}]促销方案: content='<think>\n好，我现在要帮用户设计一个关于智能手表的促销活动。用户是科技爱好者，所以他们的需求应该是吸引他们去购买，并且希望优惠能够有吸引力。\n\n首先，我需要生成两种不同的优惠方案。第一种可能是折扣优惠，比如满减或者直接券。第二种可以考虑赠品，增加产品的额外价值感。这样设计有两个不同的策略，能满足不同用户的需求。\n\n然后，我要比较这两种方案的优势。折扣优惠能立竿见影地降低价格，吸引那些急于购买的人。而赠品则能够提升产品的附加价值，适合那些愿意多花一些预算的用户，或者想要作为礼物购买的人。\n\n接下来是用emoji来增强吸引力。我需要把每个优惠方案的关键元素和情感因素融入进去，比如使用 shopping cart、fire、balance等相关的emoji来增加画面感和情感关联性。\n\n最后，总结一下这两种方案的优势，并给出建议，让用户能够根据自己的需求选择最适合的促销策略。\n</think>\n\n### 方案一：限时折扣优惠  \n- **描述**：所有智能手表 enjoy 50% off！从今天起 until 明天。  \n- **促销理由**： grab your favorite smartwatch at half price!  \n- **emoji** 🛒✨\n- **优势**：直接吸引科技爱好者以优惠价格购买，适合急需替换或升级设备的人群。\n\n---\n\n### 方案二：赠品大放送  \n- **描述**：买 one, get one free！每购买一部智能手表, 即可获得价值 200 元的额外配件包（如充电器、数据线等）。  \n- **促销理由**： your new smartwatch deserves the best! enjoy extra accessories worth 200$ for free!  \n- **emoji** 🎁🎁\n- **优势**：提升产品的附加价值感，适合那些注重细节和实用性的用户。\n\n---\n\n### 方案比较：  \n1. **折扣优惠（方案一）的优势**：  \n   - 立竿见影，快速吸引消费者。  \n   - 直击痛点，解决用户购买智能手表时的经济压力。  \n\n2. **赠品优惠（方案二）的优势**：  \n   - 增加产品的附加价值感，提升品牌吸引力。  \n   - 吸引注重实用性的用户群体，增强产品竞争力。\n\n### 推荐方案：  \n根据目标受众的不同需求选择最适合的促销策略！' additional_kwargs={} response_metadata={'model': 'deepseek-r1', 'created_at': '2025-05-01T11:43:22.620456056Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 14507692720, 'load_duration': 20317898, 'prompt_eval_count': 53, 'prompt_eval_duration': 21264180, 'eval_count': 510, 'eval_duration': 14465130197, 'message': Message(role='assistant', content='', images=None, tool_calls=None)} id='run-f44c34e0-13ea-4df9-9630-e3e4424c8154-0' usage_metadata={'input_tokens': 53, 'output_tokens': 510, 'total_tokens': 563}最终结果: {'status': 'success', 'product': '智能手表'}