如何利用WordPress API實現機器學習創新

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將人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 模型整合到您的 WordPress 網站不僅是為了跟上最新的技術進步和趨勢。它還旨在擴充套件 WordPress 的功能，以增強使用者體驗並改變您建立內容的方式以及使用者使用內容的方式。

使用 AI 功能增強您的 WordPress 網站可帶來諸多好處。它可以：

使用預測文字和聊天機器人增強使用者或客戶互動。
通過提供個性化的內容推薦來提高使用者參與度。
利用影象標記等自動化任務簡化操作。

這些增強功能可以提高效率、使用者滿意度和轉化率。

讓我們學習如何使用 WordPress API 將 AI 和 ML 模型整合到您的 WordPress 網站中。

利用 WordPress API 實現 AI 整合

WordPress API 連線您的 WordPress 網站和外部應用程式，實現無縫通訊和互動。該 API 為開發人員提供預定義端點，以便與 WordPress 網站的各個方面（例如文章和使用者）進行互動。

此外，您還可以建立自定義 API 端點來公開特定功能或資料。但是，整合第三方服務可能需要額外的步驟，例如處理身份驗證協議或管理資料同步。

您可以使用 WordPress API 在 AI 模型和 WordPress 網站之間建立雙向通訊。然後，您可以使用自定義 API 端點將 AI 支援的功能（如預測文字生成、個性化內容推薦和自動影象標記）整合到 WordPress 主題或外掛中。

用例 1：預測文字生成

在 WordPress 網站中使用 AI 的一種方法是實現預測文字生成。AI 驅動的預測文字生成利用自然語言處理 (NLP) 演算法來分析文字資料並根據上下文預測下一個單詞或短語。

例如，您可以在內容建立過程中利用這些功能。編寫內容時，可以顯示文字建議，幫助簡化創作過程。從相關措辭到完整句子，這種預測文字可以幫助減少內容作者製作網頁文案所需的時間。

預測文字生成對後端很有幫助，可以改善使用者體驗。考慮一個以聊天機器人為特色的 WordPress 網站。將預測文字生成整合到聊天機器人的功能中可以提升使用者互動。

當使用者通過提問或尋求幫助與聊天機器人互動時，預測文字演算法可以快速分析輸入並生成最合適的響應。此功能可確保聊天機器人提供快速、準確且符合上下文的答案，從而帶來更令人滿意的使用者體驗。

如何實現預測文字生成

要實現預測文字生成，您應該遵循以下幾個步驟：

訓練您的 ML 模型。您可以使用自定義資料集或現有模型（如OpenAI 的產品之一 GPT-4 或 Hugging Face 的免費模型）訓練定製模型。訓練您自己的模型可以根據您的獨特需求進行定製和微調。同時，現有模型提供了便利，可能足以滿足許多應用程式的需求。但是，需要注意的是，訓練和微調商業模型是一個技術和資源密集型的過程，需要財務投資和大量計算能力。
建立自定義 WordPress API 端點，您的網站將使用它與 ML 模型進行通訊。您可以通過建立外掛或編輯主題的functions.php 檔案來定義自定義端點，如下所示：
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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
function create_predictive_text_endpoint()
{
register_rest_route(
'predictive-text/v1',
'/generate/',
array(
'methods' => 'POST',
'callback' => 'generate_predictive_text',
)
);
}
function generate_predictive_text($data)
{
// Retrieve input text from request
$input_text = $data['input_text'];
// Call your machine learning model to generate predictive text based on input
// Make sure you have defined the generate_predictions function.
$predictive_text = generate_predictions($input_text);
// Return predictive text as JSON response
return rest_ensure_response($predictive_text);
}
add_action('rest_api_init', 'create_predictive_text_endpoint');
function create_predictive_text_endpoint() { register_rest_route( 'predictive-text/v1', '/generate/', array( 'methods' => 'POST', 'callback' => 'generate_predictive_text', ) ); } function generate_predictive_text($data) { // Retrieve input text from request $input_text = $data['input_text']; // Call your machine learning model to generate predictive text based on input // Make sure you have defined the generate_predictions function. $predictive_text = generate_predictions($input_text); // Return predictive text as JSON response return rest_ensure_response($predictive_text); } add_action('rest_api_init', 'create_predictive_text_endpoint');
```
function create_predictive_text_endpoint()
{
register_rest_route(
'predictive-text/v1',
'/generate/',
array(
'methods' => 'POST',
'callback' => 'generate_predictive_text',
)
);
}
function generate_predictive_text($data)
{
// Retrieve input text from request
$input_text = $data['input_text'];
// Call your machine learning model to generate predictive text based on input
// Make sure you have defined the generate_predictions function.
$predictive_text = generate_predictions($input_text);
// Return predictive text as JSON response
return rest_ensure_response($predictive_text);
}
add_action('rest_api_init', 'create_predictive_text_endpoint');
```
請注意rest_ensure_response上面的程式碼。此內建 WordPress 函式可確保響應格式正確，以與 WordPress REST API 相容。
從您的客戶端（網站的前端）使用此 API 端點來使用預測文字生成。

用例 2：內容推薦

使用 ML 在 WordPress 網站上進行個性化內容推薦需要分析使用者行為和偏好，以定製內容交付。演算法處理資料（包括瀏覽歷史記錄、互動模式和使用者人口統計資訊），以推薦相關文章、產品或媒體。

這種個性化通過提供更加定製的體驗來增強使用者參與度，從而增加網站流量、延長訪問時長並提高轉化率。

例如，假設您有一個基於 WordPress 的生活方式部落格，涵蓋從美食、健身到旅行等各種主題。當使用者訪問部落格主頁時，推薦引擎會分析他們過去在網站上的互動情況，例如閱讀、分享或喜歡的文章，以及他們的人口統計資訊和瀏覽模式。然後，引擎可以與使用者分享個性化的內容推薦。

例如，如果使用者經常與健康食譜和健身相關內容互動，則推薦引擎可以推薦包含鍛鍊程式和膳食準備指南的相關頁面。

如何實施內容推薦

讓我們回顧一下如何在 WordPress 網站中包含 AI 驅動的內容推薦：

選擇適合您網站獨特需求的內容推薦引擎。您可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等技術或 Recombee 等現有解決方案構建一個。
開發自定義 WordPress API 端點以與推薦引擎進行通訊。您可以建立自定義外掛或編輯主題的 functions.php 檔案。
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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
function create_content_recommendation_endpoint()
{
register_rest_route(
'content-recommendation/v1',
'/recommend/',
array(
'methods' => 'POST',
'callback' => 'generate_content_recommendations',
)
);
}
function generate_content_recommendations($data)
{
// Retrieve user data and interactions from the request
$user_data = $data['user_data'];
// Call the recommendation engine with user data to generate content recommendations
// Make sure you have defined the generate_recommendations function.
$content_recommendations = generate_recommendations($user_data);
// Return content recommendations as JSON response
return rest_ensure_response($content_recommendations);
}
add_action('rest_api_init', 'create_content_recommendation_endpoint');
function create_content_recommendation_endpoint() { register_rest_route( 'content-recommendation/v1', '/recommend/', array( 'methods' => 'POST', 'callback' => 'generate_content_recommendations', ) ); } function generate_content_recommendations($data) { // Retrieve user data and interactions from the request $user_data = $data['user_data']; // Call the recommendation engine with user data to generate content recommendations // Make sure you have defined the generate_recommendations function. $content_recommendations = generate_recommendations($user_data); // Return content recommendations as JSON response return rest_ensure_response($content_recommendations); } add_action('rest_api_init', 'create_content_recommendation_endpoint');
```
function create_content_recommendation_endpoint()
{
register_rest_route(
'content-recommendation/v1',
'/recommend/',
array(
'methods' => 'POST',
'callback' => 'generate_content_recommendations',
)
);
}
function generate_content_recommendations($data)
{
// Retrieve user data and interactions from the request
$user_data = $data['user_data'];
// Call the recommendation engine with user data to generate content recommendations
// Make sure you have defined the generate_recommendations function.
$content_recommendations = generate_recommendations($user_data);
// Return content recommendations as JSON response
return rest_ensure_response($content_recommendations);
}
add_action('rest_api_init', 'create_content_recommendation_endpoint');
```
確保在傳送到此端點的請求負載中包含使用者互動資訊，例如他們的瀏覽歷史記錄、喜歡的文章和人口統計資訊。這些資訊允許引擎根據使用者偏好生成個性化推薦。

用例 3：自動影象標記

自動影象標記使用 ML 演算法自動分析和分類媒體庫中的影象。這些演算法識別影象中的物件，並根據物件識別、視覺模式和配色方案分配相關標籤和類別。

這種自動化功能簡化了基於特定標準的影象搜尋和組織。在 WordPress 媒體庫中，人工智慧驅動的影象標記功能增強了視覺內容的可搜尋性、組織性和可訪問性。

假設有一個由 WordPress 託管的旅遊部落格，定期釋出文章，介紹世界各地目的地的絕美照片。當圖片上傳到 WordPress 媒體庫時，自動圖片標記系統會使用計算機視覺 (CV) 演算法來分析每張圖片的內容並生成相關標籤。

例如，它可以自動用“海灘”、“沙子”、“海洋”或“日落”等描述詞標記海灘影象。

此功能使編輯人員無需手動標記每張圖片。此外，由於該系統可以快速一致地標記圖片，網站訪問者可以通過搜尋特定關鍵詞輕鬆找到相關文章/圖片。

如何實現自動影象標記

您可以通過以下方式將 AI 驅動的影象標記功能整合到您的 WordPress 網站中：

訓練針對您的特定資料量身定製的影象標記模型，或利用 AI 平臺（如 Google Cloud 的 Vision API、Microsoft Azure 的 AI Vision 和 Amazon Rekognition Image）提供的現有模型。
建立自定義外掛或編輯主題的 functions.php 檔案以建立自定義端點來與模型互動。將上傳的影象傳送到此端點以生成其標籤。
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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
function create_image_tagging_endpoint()
{
register_rest_route(
'image-tagging/v1',
'/tag/',
array(
'methods' => 'POST',
'callback' => 'generate_image_tags',
)
);
}
function generate_image_tags($data)
{
// Retrieve uploaded image from request
$uploaded_image = $data['image'];
// Call your image tagging model to generate tags based on the uploaded image
// Make sure you have defined the generate_tags function.
$image_tags = generate_tags($uploaded_image);
// Return image tags as JSON response
return rest_ensure_response($image_tags);
}
add_action('rest_api_init', 'create_image_tagging_endpoint');
function create_image_tagging_endpoint() { register_rest_route( 'image-tagging/v1', '/tag/', array( 'methods' => 'POST', 'callback' => 'generate_image_tags', ) ); } function generate_image_tags($data) { // Retrieve uploaded image from request $uploaded_image = $data['image']; // Call your image tagging model to generate tags based on the uploaded image // Make sure you have defined the generate_tags function. $image_tags = generate_tags($uploaded_image); // Return image tags as JSON response return rest_ensure_response($image_tags); } add_action('rest_api_init', 'create_image_tagging_endpoint');
```
function create_image_tagging_endpoint()
{
register_rest_route(
'image-tagging/v1',
'/tag/',
array(
'methods' => 'POST',
'callback' => 'generate_image_tags',
)
);
}
function generate_image_tags($data)
{
// Retrieve uploaded image from request
$uploaded_image = $data['image'];
// Call your image tagging model to generate tags based on the uploaded image
// Make sure you have defined the generate_tags function.
$image_tags = generate_tags($uploaded_image);
// Return image tags as JSON response
return rest_ensure_response($image_tags);
}
add_action('rest_api_init', 'create_image_tagging_endpoint');
```

為了確保模型生成相關且準確的影象標籤，請考慮以下提示：

使用在多樣化和有代表性的資料集上訓練的高質量影象標記模型。
在特定影象集上微調影象標記模型，以提高準確性和相關性。
實施過濾和排序等後處理技術來細化生成的影象標籤並去除噪音或不相關的標籤。
定期更新和重新訓練影象標記模型，以適應不斷變化的內容和使用者偏好。

挑戰和注意事項

將 ML 功能整合到您的 WordPress 網站中可帶來許多好處。然而，它也帶來了一些需要您解決的挑戰：

資料隱私 ——網站所有者必須遵守《通用資料保護條例》（GDPR）等資料保護法規。這些法規對歐盟公民個人資料的收集、處理和儲存提出了嚴格的要求。遵守這些法規包括在收集使用者資料之前獲得使用者的明確同意，並採取措施保護資料的完整性和機密性。
模型準確性 — 實現較高的模型準確性和效能需要仔細的訓練、驗證和優化。您必須持續監控和改進模型效能，以確保準確的預測和可靠的功能。
計算資源 ——AI 和 ML 模型需要大量計算資源來進行訓練、推理和維護。因此，WordPress 網站所有者在部署 AI 功能時應考慮可擴充套件性和資源需求，尤其是在託管自己的 ML 模型時。

概括

AI 和 ML 有潛力顯著增強 WordPress 網站。這些技術可以創造更具吸引力和效率的使用者體驗，從而提高參與度和轉化率。

通過利用 AI 和 ML，WordPress 開發人員可以突破其網站所能實現的界限，提供更智慧、響應更快的網站。

AI模型 ML模型 WordPress API