PerplexiCart: осознанные покупки с Sonar

О чём урок

PerplexiCart помогает пользователям принимать обоснованные решения о покупке, соответствующие их ценностям. Работает на базе Perplexity Sonar API, анализирует товары в интернете и предоставляет структурированные данные с приоритезированными рекомендациями, плюсами/минусами, анализом компромиссов и пользовательскими настроениями — адаптированные под предпочтения, такие как Экологичность, Долговечность, Этичность, а также региональные потребности. Интеллектуальные рекомендации по продуктам, выходящие за рамки простого сравнения характеристик Соответствие ценностям на основе приоритетов (Лучшая цена/качество, Экологичность, Этичность, Долговечность, Сделано в Индии) Контекстная персонализация (тип кожи, сценарии использования, регион и т. д.) Структурированные результаты исследования, включающие: Краткое изложение исследования и лучшие рекомендации Соответствие ценностям с обоснованием Плюсы/минусы и ключевые характеристики Пользовательские настроения и мнения сообщества (Reddit, Quora) Анализ компромиссов и советы по покупке Прозрачные источники с цитатами для проверки Node.js 18+ и npm/yarn Python 3.10+ и pip Perplexity API key Создайте файл .env в директории backend: (Необязательно) Добавьте любые специфичные для приложения настройки по мере необходимости (кеш, региональные значения по умолчанию и т. д.). Запуск бэкенда (FastAPI): Запуск фронтенда (Next.js): Откройте приложение: Перейдите по адресу http://localhost:3000 и найдите товар. Выберите свой приоритет (например, Экологичность) и добавьте необязательный контекст (тип кожи, регион). Бэкенд (FastAPI): Организует вызовы Sonar с динамическим prompt engineering на основе запроса, выбранного приоритета и контекста Структурированные выходные данные: Обеспечивает строгую JSON-схему через response_format для единообразного рендеринга пользовательского интерфейса Веб-исследование в реальном времени: Направляет Sonar на поиск по платформам электронной коммерции, форумам, блогам с обзорами и отчетам об устойчивом развитии Семантический анализ: Извлекает соответствие ценностям, плюсы/минусы, настроения и цитирует источники для обеспечения прозрачности Фронтенд (Next.js/React): Представляет четкое, удобное для пользователя отображение рекомендаций, компромиссов и цитат PerplexiCart использует Perplexity Sonar API в качестве своего интеллектуального ядра, динамически генерируя кастомизированные prompt'ы на основе пользовательских вводов, таких как поисковые запросы, приоритеты и контекст.

План урока

1. Возможности
2. Предварительные требования
3. Установка
4. Конфигурация
5. Использование
6. Пояснение к коду
7. Как используется Sonar API
8. Ссылки