نقطة

تعزيز تجربة المستخدم مع التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في Laravel

Anis MarrouchiAI Bot
بواسطة Anis Marrouchi & AI Bot ·
جاري تحميل مشغل تحويل النص إلى كلام الصوتي...

في المشهد الرقمي التنافسي اليوم، يمكن أن يميز توفير تجربة مستخدم متفوقة تطبيق الويب الخاص بك. إحدى الطرق القوية لتعزيز تجربة المستخدم هي من خلال التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الميزة في تخصيص تفاعل المستخدم، مما يجعل موقعك أكثر جاذبية وسهولة في الاستخدام. في هذا الدرس، سنستكشف كيفية تنفيذ التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تطبيق Laravel باستخدام Google Recommendations AI.

المقدمة

حسّن الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل كبير الطريقة التي نخصص بها المحتوى وتوصيات المنتجات للمستخدمين. في هذا الدليل، نستفيد من الذكاء الاصطناعي لإنشاء نظام توصيات ذكي في Laravel باستخدام Google Recommendations AI.

استكشف قوة التوصيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتعزيز مشاركة المستخدمين على موقعك. تعرف على المزيد هنا.

المتطلبات الأساسية

قبل البدء، تأكد من توفر المتطلبات التالية:

  • فهم أساسي لإطار عمل Laravel
  • PHP مثبت على جهازك المحلي
  • Composer مثبت
  • فهم أساسي لواجهات برمجة التطبيقات REST و JSON
  • حساب Google Cloud مع تمكين Recommendations AI

الخطوة 1: إعداد مشروع Laravel

أولاً، لنبدأ بإعداد مشروع Laravel جديد.

composer create-project --prefer-dist laravel/laravel recommendation-system
cd recommendation-system
php artisan serve

ستقوم هذه الأوامر بإنشاء مشروع Laravel جديد باسم recommendation-system وبدء خادم التطوير.

الخطوة 2: إعداد Google Recommendations AI

  1. تمكين Recommendations AI في Google Cloud:

    اتبع التعليمات في وثائق Google Cloud لتمكين Recommendations AI.

  2. إعداد المصادقة:

    قم بتنزيل ملف مفتاح حساب الخدمة من وحدة تحكم Google Cloud واضبط متغير البيئة GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/your/service-account-file.json"

  1. تثبيت مكتبة عميل Google Cloud:

    أضف مكتبة عميل Google Cloud إلى مشروع Laravel الخاص بك:

composer require google/cloud-recommendations-ai

الخطوة 3: دمج Google Recommendations AI

  1. إنشاء خدمة للتفاعل مع Recommendations AI:
// app/Services/GoogleRecommendationService.php
namespace App\Services;
 
use Google\Cloud\RecommendationEngine\V1beta1\UserEventServiceClient;
use Illuminate\Support\Facades\Log;
 
class GoogleRecommendationService
{
    protected $eventServiceClient;
    protected $apiKey;
 
    public function __construct()
    {
        $this->eventServiceClient = new UserEventServiceClient();
        $this->apiKey = env('GOOGLE_RECOMMENDATION_API_KEY');
    }
 
    public function getRecommendations($userId, $pageSize = 5)
    {
        // تنفيذ منطق استرجاع التوصيات
        return $response->getResults();
    }
}

الخطوة 4: إنشاء النماذج والتهجيرات

عرّف هياكل البيانات لتخزين أنشطة المستخدمين وتفاصيل المنتجات:

  1. إنشاء تهجيرة لجداول activities و products:
php artisan make:migration create_activities_table
php artisan make:migration create_products_table
  1. تعريف هيكل تهجيرة activities:
Schema::create('activities', function (Blueprint $table) {
    $table->id();
    $table->unsignedBigInteger('user_id');
    $table->unsignedBigInteger('product_id');
    $table->timestamp('created_at');
});
  1. تعريف هيكل تهجيرة products:
Schema::create('products', function (Blueprint $table) {
    $table->id();
    $table->string('name');
    $table->text('description');
    $table->decimal('price', 8, 2);
    $table->timestamp('created_at');
});

شغّل التهجيرات لإنشاء الجداول:

php artisan migrate

الخطوة 5: جلب التوصيات

أنشئ متحكماً لجلب التوصيات:

// app/Http/Controllers/RecommendationController.php
namespace App\Http\Controllers;
 
use App\Services\GoogleRecommendationService;
use Illuminate\Http\Request;
 
class RecommendationController extends Controller
{
    protected $recommendationService;
 
    public function __construct(GoogleRecommendationService $recommendationService)
    {
        $this->recommendationService = $recommendationService;
    }
 
    public function show($userId)
    {
        $recommendations = $this->recommendationService->getRecommendations($userId);
        return response()->json($recommendations);
    }
}

عرّف مسارات API لجلب التوصيات:

// routes/api.php
Route::get('/recommendations/{user}', [App\Http\Controllers\RecommendationController::class, 'show']);

الخطوة 6: عرض التوصيات

  1. إنشاء عرض لعرض التوصيات:
<!-- resources/views/recommendations.blade.php -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>توصيات المنتجات</title>
</head>
<body>
    <h1>المنتجات الموصى بها</h1>
    <ul id="recommendations"></ul>
 
    <script>
        async function fetchRecommendations(userId) {
            const response = await fetch(`/api/recommendations/${userId}`);
            const recommendations = await response.json();
            const recommendationList = document.getElementById('recommendations');
 
            recommendations.forEach(product => {
                const li = document.createElement('li');
                li.textContent = product.name;
                recommendationList.appendChild(li);
            });
        }
 
        fetchRecommendations(1);
    </script>
</body>
</html>

الخلاصة

مع هذه الخطوات، لديك الآن نظام توصيات مدعوم بالذكاء الاصطناعي وظيفي مدمج في تطبيق Laravel الخاص بك باستخدام Google Recommendations AI. من خلال تخصيص المحتوى المعروض للمستخدمين، يمكنك تحسين مشاركة المستخدمين ورضاهم بشكل ملحوظ.

للحصول على رؤى متعمقة وخيارات تخصيص إضافية، راجع وثائق Laravel الرسمية.

نأمل أن يكون هذا الدرس مفيداً في إرشادك خلال عملية تنفيذ التوصيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في Laravel. تذكر، يتطلب دمج حلول الذكاء الاصطناعي تخطيطاً مدروساً لتلبية احتياجات المستخدمين بشكل أفضل. برمجة سعيدة!

هل تريد قراءة المزيد من الدروس التعليمية؟ تحقق من أحدث درس تعليمي لدينا على تنفيذ RAG على ملفات PDF باستخدام البحث في الملفات في واجهة برمجة تطبيقات Responses.
العودة إلى الدروس التعليمية

ناقش مشروعك معنا

نحن هنا للمساعدة في احتياجات تطوير الويب الخاصة بك. حدد موعدًا لمناقشة مشروعك وكيف يمكننا مساعدتك.

احجز مكالمة

دعنا نجد أفضل الحلول لاحتياجاتك.

مقالات ذات صلة