搭建商品属性值生成系统_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)-阿里云帮助中心

为解决电商场景中手动填写商品属性耗时费力且易出错的问题，PolarDB MySQL版提供了内置的AI商品属性值生成功能。您无需进行模型训练，通过简单的SQL调用，即可根据商品名称等信息自动填充品牌、材质等属性，从而快速实现商品信息的标准化，显著提升上架效率与数据质量。

功能简介

商品属性值生成功能通过内置的AI模型_polar4ai_cpv_agent实现。该模型是PolarDB基于通义千问语言模型打造，无需您进行额外训练即可直接调用。它的核心能力是根据您提供的商品信息（如商品名称）和类目属性模板，智能推理并生成相应的属性值。

它支持两种调用方式，以满足不同业务场景的需求：

批量推理：对数据库表中已有的多条商品数据进行批量处理。
实时推理：对单条不写入数据库的临时数据进行实时属性值生成。

前提条件

增加AI节点，并设置AI节点的连接数据库账号：开启PolarDB for AI功能
说明
- 若您在购买集群时已添加AI节点，则可以直接为AI节点设置连接数据库的账号。
- AI节点的连接数据库账号需具有读写权限，以确保能够顺利读取和写入目标数据库。
使用集群地址连接PolarDB集群：登录PolarDB for AI

输入数据说明

_polar4ai_cpv_agent模型通过解析一个包含特定字段的JSON字符串来获取输入信息。

字段名称	字段类型	是否必选	说明
`商品名称`	字符串	是	待推理的商品名称。
`类目属性模板`	JSON	是	定义了需要模型填充哪些属性的模板。其格式为JSON对象，其中`key`为属性名，`value`为空字符串`""`。示例：`{"类目属性模板": {"品牌": "", "材质": ""}}`。
`类目属性限定`	JSON	否	为特定属性提供一个可选值的列表，以约束模型的输出范围。其格式为JSON对象，其中`key`为属性名，`value`为属性值，list类型，包含所有可能取值。示例：`{"类目属性限定": {"适用人群": ["通用", "儿童", "成人"]}}`。
`其他平台类目属性`	JSON	否	可提供商品在其他平台的已有属性作为参考信息，以提升推理准确性。其格式为JSON对象，其中`key`为属性名，`value`为属性值，字符串类型。示例：`{"其他平台类目属性": {"图案":"小鹿","型号":"洗漱杯","销售渠道类型":"纯电商","安装方式":"免打孔","适用人群":"儿童,通用","风格":"卡通","款式":"带盖","容量":"100-300ML","工艺":"塑料免打孔"}}`
`商品编码`	字符串	否	商品在您系统中的唯一编码。
`商品类目`	字符串	否	商品在您系统中的所属分类。

示例数据

{
    "商品名称": "乐扣乐扣塑料漱口杯家用洗漱杯卡通可爱牙刷杯带手柄",
    "类目属性模板": {
        "品牌": "", 
        "材质": ""
    },
    "类目属性限定": {
        "适用人群": ["通用", "儿童", "成人"], 
        "材质": ["陶瓷", "玻璃", "木", "有机玻璃", "金属", "塑料", "树脂", "硅胶", "小麦秸秆", "其他"]
    }, 
    "其他平台类目属性": {
        "图案":"小鹿",
        "型号":"洗漱杯",
        "销售渠道类型":"纯电商",
        "安装方式":"免打孔",
        "适用人群":"儿童,通用",
        "风格":"卡通",
        "款式":"带盖",
        "容量":"100-300ML",
        "工艺":"塑料免打孔"
    }, 
    "商品编码": "123456", 
    "商品类目": "洗漱杯"
}

注意事项

模型调用：_polar4ai_cpv_agent模型仅支持在线推理，不支持离线推理。
输入数据格式：
- 输入数据必须为可解析的JSON字符串。
- 输入数据中不得出现\、\n或\r等特殊转义字符。
输入字段要求：
- JSON输入中必须包含商品名称和类目属性模板两个字段。
- 所有输入字段（如商品名称、类目属性模板、类目属性限定等）的名称均为固定字段名，不可修改。
表结构要求（仅适用于批量推理场景）：
- 数据表必须包含一个名为input的列，且该列名不可更改，用于存放待推理的JSON数据。
- input列的数据类型必须为LONGTEXT。

场景示例

批量推理：对表中多条商品数据进行批量属性值生成

此场景适用于对已存储在数据库中的大量商品信息进行统一处理。

准备数据首先，创建一张用于存放输入数据的表。该表必须包含一个名为input、类型为LONGTEXT的列，用于存放待推理的JSON数据。

CREATE TABLE cpv_data (
  input LONGTEXT
);

然后，将待推理的JSON数据插入到cpv_data表中。

INSERT INTO cpv_data (input) VALUES('{"商品名称": "乐扣乐扣塑料漱口杯家用洗漱杯卡通可爱牙刷杯带手柄", "类目属性模板": {"品牌": "", "材质": ""}, "类目属性限定": {"适用人群": ["通用", "儿童", "成人"], "材质": ["陶瓷", "玻璃", "木", "有机玻璃", "金属", "塑料", "树脂", "硅胶", "小麦秸秆", "其他"]}, "其他平台类目属性": {"图案":"小鹿","型号":"洗漱杯","销售渠道类型":"纯电商","安装方式":"免打孔","适用人群":"儿童,通用","风格":"卡通","款式":"带盖","容量":"100-300ML","工艺":"塑料免打孔"}, "商品编码": "123456", "商品类目": "洗漱杯"}');
INSERT INTO cpv_data (input) VALUES('{"商品名称": "德国指甲刀全套美甲指甲刀指甲钳斜口指甲剪刀", "类目属性模板": {"是否进口": "", "产地": "", "材质": "", "商品包装中文标签": ""}, "类目属性限定": {"是否是套装": ["套装", "非套装"], "是否进口": ["是", "否"], "是否电动": ["电动", "非电动"], "材质": ["玻璃", "ABS", "锰钢", "不锈钢", "碳钢", "塑料", "亚克力", "树脂"]}, "其他平台类目属性": {"功能":"耐用","材质":"不锈钢,不锈钢"}, "商品编码": "456789", "商品类目": "指甲刀/指甲钳"}');

执行推理使用PREDICT语法调用模型，对cpv_data表中的所有数据进行推理。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT(
  MODEL _polar4ai_cpv_agent, 
  SELECT * FROM cpv_data
) WITH (x_cols='input');

查看结果执行成功后，模型会返回一个包含推理结果的generate_result列。

+--------------------------------------------------------------------------+
| generate_result                                                          |
+--------------------------------------------------------------------------+
| {"品牌": "乐扣乐扣", "材质": "塑料"}                                        |
| {"是否进口": "否", "产地": "德国", "材质": "不锈钢", "商品包装中文标签": "有"}   |
+--------------------------------------------------------------------------+

实时推理：对单条商品数据进行实时属性值生成

此场景适用于需要即时获得单个商品属性值生成结果的应用，例如在商品编辑页面提供实时建议。

执行推理直接在PREDICT语句中传入待推理的JSON数据，无需创建和操作数据表。

/*polar4ai*/SELECT * FROM PREDICT(
    MODEL _polar4ai_cpv_agent,
    SELECT '{"商品名称": "乐扣乐扣塑料漱口杯家用洗漱杯卡通可爱牙刷杯带手柄", "类目属性模板": {"品牌": "", "材质": ""}, "类目属性限定": {"适用人群": ["通用", "儿童", "成人"], "材质": ["陶瓷", "玻璃", "木", "有机玻璃", "金属", "塑料", "树脂", "硅胶", "小麦秸秆", "其他"]}, "其他平台类目属性": {"图案":"小鹿","型号":"洗漱杯","销售渠道类型":"纯电商","安装方式":"免打孔","适用人群":"儿童,通用","风格":"卡通","款式":"带盖","容量":"100-300ML","工艺":"塑料免打孔"}, "商品编码": "123456", "商品类目": "洗漱杯"}'
) WITH ();

查看结果模型将直接返回该条数据的推理结果。

+--------------------------------------+
| generate_result                      |
+--------------------------------------+
| {"品牌": "乐扣乐扣", "材质": "塑料"}    |
+--------------------------------------+