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NLWeb与AutoRAG跨境电商RAG推荐API接入实战教程

news 2025/9/7 7:44:27

在跨境电商场景中，用户的需求往往带有明显的多语言和多样化特征。如何通过 RAG推荐API 提升个性化推荐效果，已经成为平台差异化竞争的关键点。本文将基于 NLWeb 与 AutoRAG，系统讲解跨境电商平台如何接入 RAG 推荐 API，实现多语言搜索、向量检索和个性化推荐。

一、RAG推荐API 与跨境电商的结合点

跨境电商API 的需求痛点
- 用户搜索习惯多样（多语言、模糊搜索）。
- 商品数据量庞大，传统检索难以高效匹配。
- 个性化推荐需求强烈，需结合用户行为与上下文。
RAG推荐API 的优势
- 结合 检索（Retrieval）+ 生成（Generation） 提供更精准的推荐结果。
- 与 向量检索 技术配合，可快速定位最相关的商品信息。
- 借助 NLWeb 与 AutoRAG 框架，能快速适配跨境电商平台业务。

二、准备工作

环境要求
- Python 3.8+
- 已注册 NLWeb API Key
- 安装依赖：
```
pip install requests faiss
```
数据准备
- 导出跨境电商商品数据（如标题、描述、类目）。
- 对数据进行清洗，保证语言和格式统一。

三、接入步骤

1. 向量化商品数据

使用 AutoRAG 的 Embedding 服务 将商品信息转为向量：

import requests  API_KEY = "your_api_key"  
url = "https://api.nlweb.com/embedding"  payload = {"text": "最新款智能翻译耳机，支持16国语言","model": "nlweb-embedding-v1"
}  headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)  
embedding = response.json()["embedding"]  
print(embedding[:5])  # 打印前5个向量值

2. 建立向量索引

使用 FAISS 建立索引，加速商品检索：

import faiss  
import numpy as np  # 假设已有多个 embedding  
embeddings = np.array([embedding]).astype("float32")  
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])  
index.add(embeddings)

3. 接入 RAG推荐API

通过 RAG推荐API 结合用户搜索词，获取候选商品推荐：

query = "wireless earbuds with translation"  payload = {"query": query,"retrieval_model": "nlweb-rag-v1","top_k": 5
}  response = requests.post("https://api.nlweb.com/rag", json=payload, headers=headers)  
results = response.json()["results"]  for r in results:print(r["title"], r["score"])

4. 个性化推荐配置

结合用户行为特征（浏览历史、购物车、点击数据），进一步优化推荐：

user_context = {"user_id": "u12345","history": ["翻译耳机", "蓝牙耳机"]
}  payload["user_context"] = user_context  
response = requests.post("https://api.nlweb.com/rag", json=payload, headers=headers)  
personalized_results = response.json()["results"]  print("个性化推荐结果：")
for r in personalized_results:print(r["title"], r["score"])