Dans le paysage numérique compétitif d'aujourd'hui, fournir une expérience utilisateur supérieure peut démarquer votre application web. Une façon puissante d'améliorer l'expérience utilisateur est via les recommandations alimentées par l'IA. Cette fonctionnalité aide à personnaliser l'interaction utilisateur, rendant votre site plus engageant et convivial. Dans ce tutoriel, nous explorerons comment implémenter des recommandations alimentées par l'IA dans une application Laravel en utilisant Google Recommendations AI.

Introduction

L'Intelligence Artificielle (IA) a radicalement amélioré la façon dont nous adaptons le contenu et les recommandations de produits aux utilisateurs. Dans ce guide, nous exploitons l'IA pour créer un système de recommandation intelligent dans Laravel en utilisant Google Recommendations AI.

Explorez la puissance des recommandations pilotées par l'IA pour améliorer l'engagement utilisateur sur votre site web. En savoir plus ici.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir les prérequis suivants :

Compréhension de base du framework Laravel
PHP installé sur votre machine locale
Composer installé
Compréhension de base des API REST et JSON
Compte Google Cloud avec Recommendations AI activé

Étape 1 : Configuration du projet Laravel

Commençons par configurer un nouveau projet Laravel.

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

Ces commandes créeront un nouveau projet Laravel nommé recommendation-system et démarreront le serveur de développement.

Étape 2 : Configurer Google Recommendations AI

Activer Recommendations AI dans Google Cloud :

Suivez les instructions dans la documentation Google Cloud pour activer Recommendations AI.
Configurer l'authentification :

Téléchargez votre fichier de clé de compte de service depuis la console Google Cloud et définissez la variable d'environnement GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS :

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/chemin/vers/votre/fichier-compte-service.json"

Installer la bibliothèque client Google Cloud :

Ajoutez la bibliothèque client Google Cloud à votre projet Laravel :
```
composer require google/cloud-recommendations-ai
```

Étape 3 : Intégrer Google Recommendations AI

Créer un service pour interagir avec Recommendations AI :

// app/Services/GoogleRecommendationService.php
namespace App\Services;
 
use Google\Cloud\RecommendationEngine\V1beta1\UserEventServiceClient;
use Google\Cloud\RecommendationEngine\V1beta1\PredictRequest;
use Google\Cloud\RecommendationEngine\V1beta1\PredictionApiKeyRegistryClient;
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)
    {
        $formattedParent = $this->eventServiceClient->placementName(
            'votre-project-id',
            'global',
            'catalogs/default_catalog',
            'eventStores/default_event_store',
            'placements/product_detail'
        );
 
        $predictionClient = new PredictionApiKeyRegistryClient();
        $response = $predictionClient->predict(
            $formattedParent,
            ['userId' => $userId],
            ['pageSize' => $pageSize]
        );
 
        return $response->getResults();
    }
}

Étape 4 : Création des modèles et migrations

Définissez les structures de données pour stocker les activités utilisateur et les détails des produits :

Créer une migration pour les tables activities et products :

php artisan make:migration create_activities_table
php artisan make:migration create_products_table

Définir la structure de la migration activities :

// database/migrations/xxxx_xx_xx_create_activities_table.php
Schema::create('activities', function (Blueprint $table) {
    $table->id();
    $table->unsignedBigInteger('user_id');
    $table->unsignedBigInteger('product_id');
    $table->timestamp('created_at');
});

Définir la structure de la migration products :

// database/migrations/xxxx_xx_xx_create_products_table.php
Schema::create('products', function (Blueprint $table) {
    $table->id();
    $table->string('name');
    $table->text('description');
    $table->decimal('price', 8, 2);
    $table->timestamp('created_at');
});

Exécutez les migrations pour créer les tables :

php artisan migrate

Étape 5 : Récupération des recommandations

Créez un contrôleur pour récupérer les recommandations :

// 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);
    }
}

Définissez les routes API pour récupérer les recommandations :

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

Étape 6 : Affichage des recommandations

Créer une vue pour afficher les recommandations :

<!-- resources/views/recommendations.blade.php -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Recommandations de produits</title>
</head>
<body>
    <h1>Produits recommandés</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>

Conclusion

Avec ces étapes, vous disposez maintenant d'un système de recommandation fonctionnel alimenté par l'IA intégré dans votre application Laravel en utilisant Google Recommendations AI. En personnalisant le contenu affiché aux utilisateurs, vous pouvez améliorer significativement l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.

Pour des insights approfondis et des options de personnalisation supplémentaires, consultez la documentation officielle Laravel.

Nous espérons que ce tutoriel vous a été utile pour vous guider à travers le processus d'implémentation de recommandations alimentées par l'IA dans Laravel. N'oubliez pas, l'intégration de solutions IA nécessite une planification réfléchie pour répondre au mieux aux besoins de vos utilisateurs. Bon codage !

Améliorer l'expérience utilisateur avec des recommandations alimentées par l'IA dans Laravel

Introduction

Prérequis

Étape 1 : Configuration du projet Laravel

Étape 2 : Configurer Google Recommendations AI

Étape 3 : Intégrer Google Recommendations AI

Étape 4 : Création des modèles et migrations

Étape 5 : Récupération des recommandations

Étape 6 : Affichage des recommandations

Conclusion

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