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La extensión Magento 2 (Adobe Commerce) AI Product Recommendation es una función complementaria para la plataforma de comercio electrónico Magento 2 que permite a los administradores de tiendas habilitar recomendaciones de productos basadas en AI en su tienda Magento 2. Recomendaciones sobre el uso de productos Magento 2 AI. Inteligencia artificial para sugerir productos a los clientes en la tienda Adobe Commerce. El algoritmo de IA analiza los productos vistos por el cliente y proporciona sugerencias de productos mediante la técnica de incrustación. Haga coincidir nombres de productos, SKU, superatributos, atributos de búsqueda y atributos filtrables para sugerir productos similares en su tienda Magento. También puede consultar nuestra extensión de búsqueda de imágenes con IA de Magento 2, donde un cliente puede buscar productos basados en imágenes utilizando tecnología de IA. Para obtener funciones adicionales, considere explorar la extensión Magento 2 Image Background Removal para eliminar los fondos de las imágenes. Funciones El administrador puede configurar la cantidad de productos sugeridos que se mostrarán, de 1 a 10. El administrador puede configurar el valor de distancia para definir la precisión de las sugerencias, siendo 1 el más preciso y 10 el menor. Genere automáticamente recomendaciones de productos para los clientes. Haga coincidir productos según nombres, SKU, superatributos, atributos buscables y atributos filtrables. Utilice la técnica de incrustación para identificar y recomendar productos utilizando inteligencia artificial. Se integra completamente con Adobe Commerce para un funcionamiento perfecto. Requisitos mínimos del sistema (configuración API) Se requieren los siguientes requisitos mínimos del sistema para esta extensión: RAM (4 GB) Espacio (4 GB) Clave de servidor y archivo de certificación (para Flask API) Docker Dos puertos (5000 y 8000) Clave API (Gemini ,OpenAI) Instalación La instalación es bastante simple, al igual que las extensiones estándar de Magento 2. #Descargar formulario Primero, debe iniciar sesión en Webkul Store, ir a la sección Mi cuenta > Mis productos comprados, verificar, luego descargar y extraer el contenido de este zip. carpeta en su sistema. #Cargar carpeta Una vez que se extrae el zip del módulo, siga la ruta src>app y luego copie la carpeta de la aplicación al directorio raíz de Magento 2 en el servidor como se muestra a continuación: # Ejecutar comandos Necesita ejecutar los siguientes comandos: php bin /magento configuración: actualizar php bin/magento configuración:di:compilar php bin/magento configuración:static-content:implementar php bin/magento indexer:reindexar php bin/magento cache:flush # Comandos adicionales Debe ejecutar los siguientes comandos para crear incrustaciones : Crear/actualizar imágenes de productos existentes a través de la terminal. php bin/magento generate:image:embeddings Crea/actualiza incrustaciones de imágenes del producto seleccionado a través de la terminal. php bin/magento generate:image:embeddings -p 1,2,3 Traducción de idioma Para traducir el idioma del formulario, navegue por app/code/Webkul/AIProductRecommendation/i18n y edite el archivo en_US.csv. A continuación, cambie el nombre del CSV a «en_SA.csv» y traduzca todo el contenido del lado derecho después de la coma al idioma árabe. Después de editar el CSV, guárdelo. Ahora cárguelo en la ruta app/code/Webkul/AIProductRecommendation/i18n donde se encuentra su instalación de Magento 2 en su servidor. La recomendación del producto de IA Magento 2 (Adobe Commerce) se traducirá al idioma árabe. Admite los idiomas RTL y LTR. El usuario puede editar el CSV como se muestra en la imagen a continuación. Ajustes de configuración inicial Después de instalar correctamente el módulo, el administrador navegará a Tiendas > Configuración > Configuración general de AI. También puede acceder a la configuración inicial navegando a Configuración AI > Configuración general. Configuración general: 1. Punto final de ChromaDB: ingrese su punto final de ChromaDB. Nota: Aquí ChromaDB se utiliza como base de datos vectorial. 2. Punto final del servidor LLM: Ingrese el punto final del servidor LLM. 3. Clave API: el administrador debe ingresar la clave API. Adobe Commerce: Configuración de recomendaciones de productos de IA 1. Habilitado: el administrador puede habilitar o deshabilitar la funcionalidad de extensión en su tienda Magento 2 eligiendo Sí o No. 2. Distancia: esta configuración le permite al administrador establecer el valor de la distancia. Nota: El valor debe ser mayor que 0 y menor o igual a 10 (representa la precisión sugerida donde 1 significa muy precisa y 10 es el mínimo). Ahora haga clic en Guardar configuración para guardar la configuración. 3. Mostrar productos: esta configuración permite al administrador establecer la cantidad de productos (sugerencias) que se mostrarán en la interfaz después de hacer coincidir la información del producto. La siguiente imagen muestra cómo entrenar datos/generar incrustaciones Storefront: flujo de trabajo de recomendación de productos de IA Después de configurar correctamente el módulo, en la página del producto, se generará la sección Recomendada por IA para los productos recomendados por IA. Ajustar el valor de distancia a 1 y el valor de mostrar productos a 5 en el backend mostrará con mayor precisión cinco productos recomendados por la IA. Tomemos el ejemplo de otro producto: cambiar el valor de distancia a 4 y los productos muestran el valor a 7 en el backend. De manera similar, el administrador puede elegir la cantidad de productos que recomendará la IA y la precisión de la recomendación según su elección. Soporte Eso es todo por la extensión Magento 2 AI Product Recommendation. Si aún tiene problemas, no dude en agregar un ticket y déjenos saber su opinión para mejorar el módulo en webkul.uvdesk.com. Versión actual del producto: 4.0.0 Versión del marco compatible: Magento 2.0.x, 2.1.x, 2.2.x, 2.3.x, 2.4.x Insignia de Dharmesh Kanwaria 1 Dharmesh Kanwaria es un analista de negocios experimentado que se especializa en la plataforma Magento. Se destaca en atención al cliente, coordinación de tareas y estrategia de contenido, con experiencia en plataformas como WooCommerce, Shopify y UVdesk. La experiencia de Dharmesh garantiza una ejecución perfecta del proyecto y una mayor satisfacción del cliente.
