หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

แอพ e-commerce flipdrip ai

ยินดีต้อนรับสู่ Flipdrip AI ซึ่งเป็นจุดหมายปลายทางแฟชั่นส่วนตัวของคุณ! ค้นพบเทรนด์ล่าสุดที่เหมาะสำหรับคุณ

สารบัญ

  • คำสั่งปัญหา
  • การแนะนำ
  • คุณสมบัติ
  • เริ่มต้น
  • การใช้งาน
  • การสาธิต
  • สแต็คเทคโนโลยี
  • สมาชิกในทีม

คำสั่งปัญหา

เครื่องกำเนิดชุดแฟชั่นที่ใช้พลังงานจาก Gen AI สำหรับ Flipkart

ด้วยการถือกำเนิดของ AI Generative การค้นหาและการค้นพบผลิตภัณฑ์กำลังถูกปฏิวัติย้ายออกไปจากประสบการณ์กล่องข้อความเปิดเดียวไปสู่สิ่งที่มีการสนทนามากขึ้น การปฏิวัติครั้งนี้เปิดโอกาสใหม่สำหรับการค้นพบผลิตภัณฑ์และคำแนะนำโดยการทำความเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ในวิธีการสนทนาที่เหมือนมนุษย์มากขึ้น แฟชั่นเป็นหนึ่งในหมวดหมู่ที่การค้นพบกำลังถูกรีเซ็ต

เป็นส่วนหนึ่งของความท้าทายนี้ทีมจำเป็นต้องสร้างเครื่องสร้างชุดแฟชั่นที่ขับเคลื่อนด้วย Gen AI สำหรับ Flipkart ที่ปฏิวัติวิธีที่ผู้ใช้ค้นพบและสร้างชุดแฟชั่นส่วนตัวในลักษณะการสนทนาตามธรรมชาติ เครื่องกำเนิดเครื่องแต่งกายควรใช้ประโยชน์จากประวัติการซื้อที่ผ่านมาของผู้ใช้การตั้งค่าตามข้อมูลการเรียกดูและข้อมูลเชิงลึกจากเทรนด์โซเชียลมีเดียเพื่อเสนอคำแนะนำการแต่งกายที่ปรับแต่งและมีแนวโน้ม

เครื่องกำเนิดชุดแฟชั่นควรมีความสามารถดังต่อไปนี้:

  • วิเคราะห์ประวัติการซื้อที่ผ่านมา : ควรวิเคราะห์ประวัติการซื้อที่ผ่านมาของผู้ใช้เพื่อทำความเข้าใจสไตล์ที่ต้องการเลือกสีและแบรนด์โปรด เครื่องกำเนิดไฟฟ้าควรใช้ข้อมูลนี้เพื่อแนะนำชุดที่สอดคล้องกับรสนิยมแฟชั่นที่เป็นเอกลักษณ์ของผู้ใช้

  • พิจารณาพฤติกรรมการเรียกดู : เครื่องกำเนิดไฟฟ้าสามารถคำนึงถึงประเภทของรายการเสื้อผ้าที่ผู้ใช้มักจะดูหรือเพิ่มเข้าไปในรถเข็นของพวกเขาเพื่อให้แน่ใจว่าคำแนะนำชุดมีความเกี่ยวข้องและน่าดึงดูด

  • เทรนด์โซเชียลมีเดีย : นอกเหนือจากข้อมูลผู้ใช้แต่ละคนเครื่องกำเนิดไฟฟ้าควรแตะต้องในเทรนด์โซเชียลมีเดียเพื่อให้คำแนะนำแฟชั่นที่ทันสมัย ควรวิเคราะห์แนวโน้มแฟชั่นสไตล์และผู้มีอิทธิพลในแพลตฟอร์มเช่น Instagram, Pinterest และบล็อกแฟชั่น

  • คำแนะนำการแต่งกายที่สมบูรณ์ : คำแนะนำชุดที่สร้างขึ้นควรเสร็จสมบูรณ์และประสานงานได้ดีรวมถึงเสื้อผ้าอุปกรณ์เสริมรองเท้า ฯลฯ เครื่องกำเนิดควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่นประเภทร่างกายของผู้ใช้โอกาส (เช่นแบบสบาย ๆ อย่างเป็นทางการปาร์ตี้) และการตั้งค่าระดับภูมิภาคและอายุ

  • การโต้ตอบของผู้ใช้ : ผู้ใช้ควรสามารถโต้ตอบกับเครื่องกำเนิดเครื่องแต่งกายเพื่อให้ข้อเสนอแนะและปรับแต่งชุดผ่านอินเทอร์เฟซเหมือนการสนทนา ตัวอย่างเช่นผู้ใช้ควรสามารถแสดงการตั้งค่าและร้องขอการเปลี่ยนแปลง

เป้าหมายสูงสุดของเครื่องกำเนิดชุดแฟชั่นคือการยกระดับประสบการณ์การช็อปปิ้งของผู้ใช้ใน Flipkart โดยให้แนวคิดเกี่ยวกับการแต่งกายที่เป็นส่วนตัวทันสมัยและเหนียวแน่น ผู้ใช้ควรรู้สึกเป็นแรงบันดาลใจและมั่นใจในตัวเลือกแฟชั่นของพวกเขาโดยรู้ว่าเครื่องกำเนิดไฟฟ้าได้พิจารณาความชอบของพวกเขานิสัยการเรียกดูและแนวโน้มแฟชั่นล่าสุด

การแนะนำ

Flipdrip AI เป็นแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่ทันสมัยที่มีความไม่ซ้ำกัน-เครื่องกำเนิดแฟชั่น AI ของเราใช้ประโยชน์จากภูมิภาคการตั้งค่าอายุและประวัติการซื้อที่ผ่านมาเพื่อดูแลคำแนะนำแฟชั่นที่เหมาะกับสไตล์ของคุณ นอกจากนี้เรายังได้รวมเทรนด์แฟชั่นที่ใหม่กว่าโดยการรวมรูปภาพเข้ากับบริบทเข้ากับ DB Vector Zilz ของเรา

คุณสมบัติ

  • คำแนะนำแฟชั่นส่วนบุคคล : AI ของเราวิเคราะห์ภูมิภาคอายุและการซื้อที่ผ่านมาของคุณเพื่อแนะนำชุดที่คุณรัก

  • เครื่องกำเนิดเครื่องแต่งกาย AI Generative : สัมผัสกับแฟชั่นอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนด้วยชุด Ai-Generated ที่เหมาะกับสไตล์ของคุณ

  • ประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ไร้รอยต่อ : ซื้อสินค้าได้อย่างง่ายดายสำหรับเทรนด์เสื้อผ้าและอุปกรณ์เสริมล่าสุด

  • การรวมตัวกันของ Zilz Vector DB : อยู่ข้างหน้าเส้นโค้งแฟชั่นด้วยภาพที่อุดมไปด้วยบริบทที่ช่วยเพิ่มประสบการณ์การช็อปปิ้งของคุณ

เริ่มต้น

  1. โคลนที่เก็บ : 

    git clone https://github.com/your-username/fashiongen.git
cd fashiongen

  2. ติดตั้งการพึ่งพา : 

    npm install

  3. เรียกใช้แอปพลิเคชัน : 

    npm start

  4. เข้าถึงแอพ :

    เปิดเว็บเบราว์เซอร์ของคุณและไปที่ http: // localhost: 3000 เพื่อเริ่มช้อปปิ้ง!

การใช้งาน

  • การลงทะเบียน/เข้าสู่ระบบ: สร้างบัญชีหรือเข้าสู่ระบบเพื่อเข้าถึงคำแนะนำแฟชั่นส่วนบุคคลของคุณ
  • เครื่องกำเนิด AI ชุด: สำรวจชุดที่สร้างขึ้นสำหรับคุณตามการตั้งค่าของคุณ
  • การช็อปปิ้ง: เรียกดูและซื้อสินค้าแฟชั่นล่าสุดได้อย่างง่ายดาย
  • Zillez Vector DB: ดำดิ่งสู่โลกแห่งเทรนด์แฟชั่นที่อุดมไปด้วยภาพที่อุดมไปด้วยบริบท

การสาธิต

flipkart_grid_5.0_demo_video.mp4

สแต็คเทคโนโลยี

  • frontend: react.js, redux
  • แบ็กเอนด์: node.js, express.js
  • AI: chatgpt-3.5-turbo, การแพร่กระจายที่มั่นคง, photoreal, huggingface
  • ฐานข้อมูล: Zillez Vector DB
  • การรับรองความถูกต้อง: JWT
  • การชำระเงิน: Razorpay

สมาชิกในทีม

  • Shashank Gupta (หัวหน้าทีม)
  • Pranav Patil
  • Shaunak Rananaware
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด