ChatGPT를 활용한 제품 추천 시스템 만들기

안녕하세요! 오늘은 ChatGPT를 활용한 제품 추천 시스템 만들기에 대해서 알아보려 합니다.

개인화된 제품 추천은 고객 만족도를 높이고, 매출 증대에 큰 도움이 됩니다.
이번 글에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 활용하여 사용자의 선호도에 맞는 제품을 추천하는 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내해드리겠습니다.

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1. 시스템 개요

이 시스템은 다음과 같은 기능을 포함할 수 있습니다.
- 사용자 입력을 기반으로 제품 추천
- 제품 데이터셋과 사용자 프로필 간의 유사도 계산
- 추천 결과를 자연어로 제공

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2. 실습 예제: Python + OpenAI API로 제품 추천 시스템 만들기

# 필요한 라이브러리 설치
pip install openai pandas scikit-learn

# product_recommender.py
import openai
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# OpenAI API 키 설정
openai.api_key = 'your-api-key'

# 제품 데이터 로드
products = pd.read_csv('products.csv')  # 제품명과 설명이 포함된 CSV 파일

# TF-IDF 벡터화
vectorizer = TfidfVectorizer()
product_vectors = vectorizer.fit_transform(products['description'])

# 사용자 입력 처리 함수
def get_user_preferences():
    user_input = input("어떤 제품을 찾고 계신가요? ")
    user_vector = vectorizer.transform([user_input])
    similarities = cosine_similarity(user_vector, product_vectors)
    top_indices = similarities[0].argsort()[-5:][::-1]
    return products.iloc[top_indices]

# 추천 결과 출력
recommended_products = get_user_preferences()
print("추천 제품 목록:")
print(recommended_products[['product_name', 'description']])

이 코드를 실행하면, 사용자로부터 원하는 제품에 대한 설명을 입력받아 유사한 제품을 추천해줍니다.
제품 데이터는 'products.csv' 파일로 관리되며, 제품명과 설명이 포함되어 있어야 합니다.

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3. 활용 팁

• 제품 설명에 키워드를 풍부하게 포함시켜 TF-IDF 벡터화의 효과를 높이세요.
• 사용자 입력을 사전에 정제하여 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
• 추천 결과에 제품 링크나 이미지 등을 포함하여 사용자 경험을 개선하세요.

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오늘은 ChatGPT를 활용한 제품 추천 시스템 만들기에 대해서 알아보았습니다.
다음 시간에는 ChatGPT를 활용한 고객 피드백 분석 시스템 구축하기에 대해서 알아보도록 할게요!